標籤

GPT

GPT 泛指以生成式預訓練 Transformer 為核心的大型語言模型與其應用層，涵蓋對話、寫作、程式生成、工具調用與代理工作流。對開發者而言，重點在模型能力、上下文長度、成本、延遲與可控性如何影響產品設計。

6 篇文章

Claude vs GPT vs Gemini：程式碼基準對決

這篇比較 Claude、GPT、Gemini 三家模型在程式碼工作上的價格、上下文、輸出上限與公開基準，幫你判斷哪個最適合開發團隊。

大型語言模型把海量文字學成可預測 Token 的系統，能寫作、摘要、翻譯，也會胡說八道。

免費 LLM API 的競爭已進入激烈階段。從國內的智谱、月之暗面到國際的 Google AI Studio、GitHub Models，以及專注推理速度的 Groq，開發者現在有超過 30 個選擇。本文詳細比較各平台的額度、速率限制、模型陣容和適用場景，幫助你選出最適合當前專案的方案。

小米一次推出三款 MiMo AI 模型，涵蓋代理、多模態與語音。MiMo-V2-Pro 以超過 1 兆參數、100 萬 token 上下文，逼近 Claude Opus 4.6 的表現。

2026 年的提示工程更吃模型差異。資料顯示，38.5% 對話要靠反覆修正才成功。真正有效的方法不是花式 wording，而是把提示寫成精簡規格，配合限制條件、格式要求與驗證流程。

2026 年的 AI 很可能先淹沒數位工作，而不是立刻改寫你的通勤、看病與育兒日常。文字、程式、圖片、影片會變多，企業流程會先變，普通人的離線生活反而只會小幅調整。