Real benchmark of four MLX inference frameworks (rapid-mlx, omlx, dflash-mlx, mlx-vlm) on Apple M5 Max with 64 GB unified memory using a 35B quantized MoE model across seven context lengths (64 to 32K tokens). Decode speed, TTFT, stability, and enterprise on-premise AI selection guide. Source data from ywchiu/mlx_benchmark_lab.
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在 Apple M5 Max（64 GB 統一記憶體）上以 35B 量化 MoE 模型實測 rapid-mlx、omlx、dflash-mlx、mlx-vlm 四大 MLX 推論框架，涵蓋 64 至 32K Tokens 七個上下文長度的解碼速度、TTFT 與穩定度比較，並提供企業地端 AI 選型建議。原始基準測試資料由 ywchiu/mlx_benchmark_lab 開源公開。
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local_agentic_llm 是大數軟體發布的開源 AI Agent 基準測試框架，透過 OpenRouter API 評估 18 款語言模型（15 款開源）在 Agentic Coding 與 OpenClaw 技能建構情境的實際表現。第 1 名 qwen3-coder-flash 以 55/60 分領先（寫程式滿分 30/30），第 2 名 qwen3.5-27b 共 51 分，並列第 3 名 GLM-5、qwen3.5-122b、Kimi-K2.5 各 50 分。qwen3.5 家族稱霸 OpenClaw（G2）前 4 名，得分 26-27 分。性價比最高為 Gemini 3 Flash 與 qwen3.5-27b（G1 均達 25 分，費用僅 $0.09-0.10/次）。本文解析完整排行榜、四象限成本分析與六大任務通過率，協助企業選出最適 AI Agent 模型。
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網路輿情是指在網路上圍繞事件表達意見並傳播理念的一種形式的輿情（即民眾的意見和情緒）。 它可以影響產品的銷量、人的聲譽，也可以影響品牌形象、政府政策的制定等。 因此，輿情分析非常重要，因為它可以幫助企業、政府等機構了解民眾的想法和感受，並做出相應的調整和決策。 同時，通過對網路輿情的分析，也可以幫助企業、政府等機構提前預測輿論的變化趨勢，為公關活動做出規劃和準備。 此外，網路輿情分析還可以幫助企業、政府等機構評估自身的公關效果，提高自身的公關水準。
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回顧 2025 年的 AI 發展，從年初 Manus 的橫空出世，到年底 Meta 以超過 20 億美元將其收購；從 Claude Code 重新定義開發者工作流，到 MoE 架構讓小模型也能挑戰巨頭。種種跡象都指向同一個方向：AI 正從「會回答問題」走向「會把事情做完」。 然而到了年末反思時，我們必須誠實面對一個問題：Agent 元年是否只是一個新的口號？ 本文將回顧 2025 年的關鍵發展，並對 2026 年提出我們的判斷。
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OpenAI推出兩款採用MOE架構的開源大型語言模型OSS 120B和OSS 20B，其中OSS 120B雖有120B參數但實際運行只需啟用5.1B，大幅降低了硬體需求！代表從過去動輒兩三百萬的GPU投資，降到只需20-30萬的Mac電腦即可運行。搭配大數軟體的QubicX平台，企業可快速部署AI對話、RAG知識管理、OCR語音轉文字、自動合約生成等應用，且能在本地部署確保資料隱私。這標誌著企業AI私有化時代的來臨，讓中小企業也能以可負擔的成本享受頂尖AI能力，是企業進行AI轉型的最佳時機。
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隨著Llama3、Taide、Mistral、DeepSeek等開源大型語言模型的崛起，AI發展進入新紀元。本文深入探討如何在本地端運行和比較這些熱門開源模型，介紹LM Studio和Ollama等最佳本地運行語言模型解決方案以及適合生產環境的vLLM。透過分析MMLU、ELO評分、中文處理能力、性價比等關鍵指標，本文教你如何挑選合適的開源大型語言模型。文末提出企業擁抱開源AI的策略建議，如善用Llama3、DeepSeek等大模型進行垂直領域微調，打造AI Agent等，助你在開源時代贏得競爭優勢。
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我們身處數位化的時代，人工智慧發展一日千里。而ASR(自動語音識別)技術的進步，正深刻影響並改變人機互動的方式。什麼是ASR技術？它是如何實現語音轉文字的功能？它又將為我們的生活帶來哪些改變？讓我們一起來認識這項人工智慧時代最重要的語音技術。
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大數據的興起使資料探勘、統計領域成為熱門科目，也使大數據工具開發更加快速、更容易取得與使用。以下會介紹大數據的定義、分析過程與相關工具，以及其背後的隱私爭議。即使你不曾聽過大數據，也能從零開始，了解大數據在數位時代備受關注的原因。
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光學字元識別OCR（Optical Character Recognition），是以光學電子裝置掃描平面文字，再藉由辨識系統判讀字元外形的技術，由此將紙本或平面文字轉換為電腦文字檔案。為了建構數據資料庫，傳統保存資訊的紙本形式已無法跟上資訊化的腳步，因此必須藉由OCR辨識技術，將過去的珍貴文字資訊轉成數位資訊，除此之外，OCR還有車牌辨識、字跡辨識等多種應用。
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