Head-to-head MLX inference benchmark on Apple M5 Max (64 GB unified memory): rapid-mlx vs omlx vs dflash-mlx vs mlx-vlm running a 35B LLM — tokens/sec, time-to-first-token, memory use, and which framework to pick in 2026.
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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 AI Agent 大事件：Manus 崛起與 Meta 收購、Claude Code 重塑開發者工作流、MoE 架構讓小模型挑戰巨頭，並展望 2026 年 AI 代理的效率真相與企業導入趨勢。
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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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開源 LLM 怎麼選？比較 Llama 3、DeepSeek、Taide、Mistral 等開源大型語言模型的能力與授權，介紹 LM Studio、Ollama 本地運行方案與生產環境的 vLLM 部署，幫企業建立自主可控的 AI 競爭優勢。
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ASR（自動語音辨識）是什麼？解析語音轉文字背後的技術原理與深度學習模型演進，以及會議逐字稿、影片字幕、客服對話分析等實際應用，帶你掌握 AI 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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OCR（光學字元辨識）是什麼？以白話解釋 OCR 將紙本與影像文字轉成數位資料的 7 步驟辨識流程、深度學習如何提升辨識準確率，以及影像與手寫辨識等 3 大技術應用，含生成式 AI 協同應用趨勢。
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