- 大型語言模型(LLM)是經過大量文本資料訓練的AI系統,能理解並生成類似人類的語言,支援摘要、推理與對話互動等任務。
- 頂尖LLM供應商,包括OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、DeepSeek、xAI和Mistral,各自專注於多模態、推理、開放性或企業應用等不同強項。
- 適合對話的LLM(如GPT-4o與Claude Sonnet 4)擅長處理細膩對話、上下文記憶與語氣轉換,而以推理為主的模型(如DeepSeek R1與Gemini 2.5 Pro)則能應對複雜多步驟任務。
我的X動態每天都有新AI模型出現。眨個眼就錯過了下一個“開源權重、GPT-4o等級”的發布。
我還記得LLaMA剛推出時感覺很轟動,接著Vicuna問世,然後一切變得模糊。Hugging Face一夜之間成了AI的首頁。
如果你正在用這些技術開發產品,很難不想——我真的要全部跟上嗎?還是挑一個能用的,祈禱它不要出問題?
我在實際產品裡試過大多數模型。有些很適合聊天,有些一用在llm代理人或工具鏈就不行了。
什麼是大型語言模型?
大型語言模型(LLM)是經訓練能理解並生成自然語言的AI系統,能處理各種語言任務。
這些模型以龐大的文本資料訓練——從書籍、網站到程式碼與對話——學習語言實際運作的方式。
你可能見過它們的應用,像AI聊天機器人能理解你的問題,甚至在追問時也能掌握上下文。
LLMs擅長摘要文件、回答問題、撰寫程式碼、語言翻譯,以及進行流暢對話等任務。
七大LLM供應商
在介紹最佳模型前,值得先了解這些模型由誰打造。
每個供應商對模型設計的重點不同——有的追求規模,有的強調安全或多模態,有的則推動開放存取。
了解模型來源,有助於掌握其特性與適用對象。
OpenAI
OpenAI是ChatGPT與GPT系列的開發公司。現今多數使用LLM的團隊,不是直接用他們的模型,就是與之競爭。
OpenAI同時是研究機構與商業平台,透過API與產品整合提供模型服務。
OpenAI專注於打造通用型GPT聊天機器人模型,如GPT-4o,並持續影響商業與開發者領域的AI發展。
Anthropic
Anthropic是一家位於舊金山的AI公司,2021年由前OpenAI研究人員(包括Dario與Daniela Amodei兄妹)創立。
團隊專注於開發安全、可調整、可解釋且適合長對話的語言模型。
他們的Claude系列以強大的指令遵循與上下文記憶著稱,這些特點在處理細緻提示與多輪對話時表現明顯。
Google DeepMind
DeepMind是Google的AI研究部門,最初以遊戲與強化學習突破聞名。
現在負責Gemini模型系列,這些模型支撐Google多項AI產品。
Gemini模型專為多模態推理與長上下文任務設計,已整合進Google生態系,如搜尋、YouTube、雲端硬碟與Android。
Meta
Meta推出LLaMA模型——目前最強大的開源權重LLM之一。
雖然存取受授權限制,但模型可完整下載,常用於私有部署與實驗。
Meta致力於釋出高效能模型,讓社群能自行微調、部署或整合進系統,無需依賴外部API。
DeepSeek
DeepSeek是一家中國AI公司,憑藉專注推理與檢索的開源權重模型迅速受到關注。
他們的模型受到重視透明度與自主控制的開發者歡迎,適合自訂與部署。
xAI
xAI是一家AI公司,作為獨立研發團隊,與X(前稱Twitter)密切合作。
其Grok模型已整合進X產品,目標結合對話能力與即時資料存取。
Mistral
Mistral是一家位於巴黎的AI新創公司,以推出高效能、開源權重模型聞名。
他們專注於效率與易用性,模型常用於本地或低延遲部署。
十大最佳大型語言模型
大多數人並不是根據排行榜選模型——而是挑選最合適的。
而“最佳”並不代表模型最大或評測分數最高,而是:我會用它來驅動代理人、管理程式流程、回應客戶,或在關鍵任務中做決策嗎?
我挑選的模型具備以下條件:
- 目前仍有持續維護且可用
- 已在實際應用中測試
- 在某方面表現突出:對話、推理、速度、開放性或多模態深度
當然,未來還會有新模型出現。但這些已經在實際場景中證明自己——如果你現在要開發,這些值得認識。
最佳對話型LLM
最優秀的對話模型能跨多輪對話維持上下文,調整語氣,並在話題轉換或重複時依然保持流暢。
入選這份清單的模型必須讓人感覺有互動感。它應能處理語句混亂、從中斷中順利恢復,並以讓人感覺被傾聽的方式回應。
1. GPT4o
標籤: 對話式 AI、即時語音、多模態輸入、封閉原始碼
GPT-4o是OpenAI於2024年5月推出的最新旗艦模型——在即時多模態互動方面有重大突破。
它能接收文字、檔案、圖片與音訊作為輸入,並以任一格式回應。
我最近用GPT-4o強大的語言理解練習法文,真的很難被超越。
語音回應幾乎即時(約320毫秒),甚至能模仿語氣與情緒,讓人感覺相當自然。
它不僅是網路上最廣泛使用的聊天機器人,也是企業最青睞的選擇,因為OpenAI生態系帶來更多功能與工具。
2. Claude 4 Sonnet
標籤: 對話式AI、長上下文記憶、企業級、封閉原始碼
Claude Sonnet 4是Anthropic於2025年5月推出的最新對話式AI模型。
它專為自然且具思考感的對話設計,兼顧速度,特別適合企業聊天場景。
能在長時間交流中維持上下文,可靠地遵循指令,並能快速適應話題或用戶意圖的變化。
與前代如Claude 3.7相比,Sonnet 4回答更聚焦,對冗長的控制更精確,同時維持連貫性。
3. Grok 3(xAI)
標籤: 對話式AI、即時感知、幽默、封閉原始碼
Grok 3感覺就像一個網路資深宅。它與X緊密連結,不需要依賴網路API也能掌握最新資訊。
LLM 的幽默通常帶點悲劇色彩,但 Grok 至少知道自己在講笑話。有時能逗笑,有時則越講越離譜。不管怎樣,它總是繼續說下去。
它最適合在吵雜、反應快速的環境中運作。 像是產品發表時群組聊天室一片混亂,或媒體機器人在即時新聞旁邊吐槽。
你有時會在 X 的討論串裡看到 Grok —— 或它那混亂的雙胞胎「Gork」—— 潛伏其中,幫人確認地球是不是圓的。所以不妨多留意一下。
最佳推理型 LLM
有些模型追求速度,而這些則專注於思考。它們能遵循複雜指令,並在冗長且多層次的任務中保持專注。
這代表它們不只是產生答案,還會追蹤已完成的步驟,根據結果調整,並有計畫地規劃下一步。
大多數這類模型採用像 ReAct 和 CoT 這樣的推理框架,非常適合打造 AI 智能代理或需要結構性而非速度的問題。
4. OpenAI o3
標籤:推理型 LLM、Chain-of-Thought、代理就緒、封閉原始碼
OpenAI 的 o3 是一款專注於推理的模型,設計用來處理需要結構化思考的複雜任務。
它在數學、程式設計和科學問題解決等領域表現出色,運用從OpenAI o1傳承下來的 chain-of-thought 技術,將問題拆解為可處理的步驟。
OpenAI 採用審慎對齊來讓模型更好地規劃行動。模型會在執行前,將自己的決策與安全指引比對。
從目前觀察來看,OpenAI 很可能會將 o3 的推理能力與 4o 的彈性結合,打造GPT-5。
5. Claude 4 Opus
標籤:推理型 LLM、長上下文記憶、企業級、封閉原始碼
Claude 4 Opus 是 Anthropic 的旗艦模型——雖然明顯比 Sonnet 慢且成本更高。
作為 Anthropic 目前訓練過最大的模型,它能在長篇輸入中保持專注,並記住每一步背後的邏輯。
它適合處理內容密集的資料。你可以給它完整報告或流程文件,它會根據脈絡與參考資料詳細解析內容。
對於需要跨大規模工作空間進行推理的企業團隊來說,這是一大優勢。
6. Gemini 2.5 Pro
標籤: 推理型 LLM、長上下文任務、規劃能力、封閉原始碼
Gemini 2.5 Pro 是 DeepMind 目前最強大的模型——前提是你用在對的地方。
在 AI Studio啟用 Deep Research 時,它能完整展現推理鏈,並以清晰邏輯說明決策。
這種推理能力讓它在多步驟流程和代理系統中更具優勢。
當 Gemini 2.5 Pro 有足夠空間思考並能調用工具時,表現最為突出。這讓它成為需要結構化、邏輯導向且可擴展應用的團隊首選。
7. DeepSeek R1
標籤: 推理型 LLM、長上下文、研究導向、開放原始碼
DeepSeek R1 以開放權重發布,並在核心推理基準上超越 Claude 和 o1,讓許多正衝刺封閉版本的團隊感到壓力。
它的優勢來自架構設計。R1 著重於結構,專注於乾淨的 token 處理,並清楚掌握對話變長時注意力該如何擴展。
如果你要打造需要嚴謹邏輯和步驟明確的代理,R1 讓你能在自己的條件和硬體上輕鬆執行基礎級效能——它也是這些推理型模型中唯一的開源選擇。
最佳輕量型 LLM
模型越小,取捨就越明顯——但只要設計得好,小模型也能有大作為。
多數小型模型是從大型版本精煉而來,保留足夠原始能力,同時大幅縮減規模。
你可以在邊緣裝置、低規格設備,甚至筆電上運行它們。
這裡你不必追求深度推理或長時間對話。你要的是精準、快速的輸出,而不需啟動完整雲端架構。
8. Gemma 3 (4B)
標籤: 輕量級 LLM、裝置端使用、開放原始碼
Gemma 3 (4B) 來自 Google 的 Gemma 系列,精簡至四十億參數,能在一般硬體上運行,不需連接雲端。
它保留母體模型的指令遵循能力,同時具備行動代理或離線聊天元件所需的回應速度。
將它放進本地工作流程,啟動快、在記憶體有限時也能穩定運作。
9. Mistral Small 3.1
標籤: 輕量級 LLM、裝置端使用、開放原始碼
Mistral Small 3.1 建構於早期的 Mistral Small 系列之上,體積輕巧到可在單張消費級 GPU 上運行,同時提供128k token 視窗。
它每秒可串流約 150 個 token,能處理文字和基本圖片提示,非常適合用於邊緣聊天層或嵌入式代理。
10. Qwen 3 (4B)
標籤: 輕量級 LLM、多語言、開放原始碼
Qwen 3 4B 將阿里巴巴大型 Qwen-3 架構縮小為四十億參數,但仍能理解超過 100 種語言,並可無縫整合至工具調用框架。
它以 Apache 風格授權開放權重,可在一般 GPU 上運行,並因開發者需要快速推理的代理任務而受到關注。
如何用你喜歡的 LLM 打造代理
選好模型了嗎?很好,現在該讓它發揮作用了。
要判斷 LLM 是否真的適合你的需求,最好的方法就是實際用它來建構——看看它如何處理真實輸入和部署流程。
這次快速實作,我們會用 Botpress——一款可視化 AI 聊天機器人與代理建構工具。
步驟 1:定義代理的範圍與角色
在打開平台前,你需要先釐清這個機器人要扮演什麼角色。
一個好方法是先從幾個任務開始,觀察可行性和用戶接受度,再逐步擴展。
從 FAQ 聊天機器人起步,可以幫助你了解資料如何被使用,以及結構化參數如何在 LLM 或工具間流動。
步驟 2:建立基礎代理
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在 Botpress Studio 裡,開啟新機器人並為代理撰寫明確的指令。
這會告訴 LLM 它該如何表現,以及要完成什麼任務。舉例來說,行銷聊天機器人的指令可以是:
「你是 [公司] 的行銷助理。協助用戶了解我們的產品,回答常見問題,並鼓勵他們預約產品展示或訂閱電子報。請保持簡潔、有幫助且主動。」
步驟 3:加入重要文件與網站
將資訊上傳或撰寫到知識庫,讓聊天機器人能回答,例如:
- 產品比較
- 價格明細
- 著陸頁網址
- 主要 CTA(展示、試用、聯絡表單連結)
內容越貼近你的轉換流程,機器人表現就越好。
步驟 4:切換你偏好的 LLM
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當一般機器人設定完成後,你就可以針對聊天機器人的特定操作更換使用的 LLM。
你可以在儀表板左側點選Bot 設定來切換。
往下找到 LLM 選項,這裡可以選擇你偏好的 LLM。
Botpress 支援 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、DeepSeek 等多種選擇——讓你能依需求平衡效能與預算。
步驟 5:部署到你想要的渠道
決定好 AI 代理要用哪個 LLM 後,你就能同時將聊天機器人部署到不同平台。
這個聊天機器人可以輕鬆轉換成Whatsapp 聊天機器人或Telegram 聊天機器人,開始支援各領域用戶。
立即部署 LLM 驅動的代理
用自訂 AI 代理,將 LLM 應用到你的日常工作中。
市面上有眾多聊天機器人平台,輕鬆就能建立符合你需求的 AI 代理。Botpress 是一個無限擴充的 AI 代理平台。
內建多種整合、拖放式工作流程,以及完整教學,無論新手或進階開發者都能輕鬆上手。
可接入任何 LLM,讓你的 AI 專案適用於各種情境。
立即開始打造 — 免費使用。
常見問題
1. 除了基礎設施之外,託管型 LLM 和開源 LLM 還有什麼不同?
託管型與開源 LLM 的差異不僅在於基礎架構:託管型 LLM(如 GPT-4o 或 Claude 3.5)透過 API 提供便利,但屬於封閉原始碼,客製化有限。開源 LLM(如 LLaMA 3 或 Mistral)則給予完整控制權,適合需要合規或內部部署的企業。
2. 我可以針對自己的資料微調像 GPT-4o 或 Claude 3.5 這類託管型 LLM 嗎?
託管型 LLM 無法完全以自訂權重進行微調,但可透過系統提示、函式呼叫、嵌入及 RAG(檢索增強生成)等工具調整其行為,讓您在不更動底層模型的情況下注入相關知識。
3. LLM 與傳統規則式 NLP 系統有何不同?
LLM 與傳統規則式 NLP 系統不同之處在於,LLM 依據大量資料學習到的統計模式產生回應,具備彈性並能處理模糊情境;而規則式系統則依嚴格邏輯運作,遇到非預期輸入容易失效。
4. LLM 會記住先前的對話嗎?這是如何處理的?
大多數 LLM 預設為無狀態,不會記住過去對話。若需記憶功能,需透過上下文注入(例如將對話歷史儲存在會話中)來模擬記憶。不過像 OpenAI 等平台,現已提供原生記憶功能,支援持久化個人化體驗。
5. 評估 LLM 商業應用時,最重要的指標是什麼?
評估 LLM 商業應用時,應優先考量準確度(輸出正確性)、延遲(回應速度)、成本(尤其大量使用時)及安全性(避免產生錯誤或有害內容的能力)。其他考量還包括多語言能力與整合彈性。





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