LLM | MakerPRO

10 月30

SLM模型工業在地化發展之剖析與展望

Posted By MakerPro on 10 月 30, 2026 in AI Agent, LLM, SLM, 技術導讀

「一個在機器旁以 40 毫秒快速回應的 20 億參數小模型，其商業價值遠高於兩秒後才從 distant data center 回傳結果的兆級雲端模型。」這正是 2026 年邊緣 AI 與在地大模型時代的核心法則。

10 月28

Kimi K3.1 Pro 的推出，證明了「巨量參數（3兆級 MoE）＋長文本＋高階推理 Agent」結合的可能性。本文將完整整合 Kimi K3.1 Pro 的技術架構、實測表現、商業價格優勢、營運挑戰，並特別針對台灣開發團隊與企業，提出一套兼顧技術紅利與資安防護的理性應對策略。

10 月27

美國研究團隊發表首個專門針對LLM輔助機器人任務規劃器設計的多觸發木馬攻擊研究報告並證實，僅需在語音或文字指令中摻雜兩個看似無意義的字元，就能讓一台原本溫和幫忙切水果的家庭機器人，轉而將鋒利的刀具指向人類！大家應正視此一警訊。

9 月03

Vibe Coding讓寫程式更便利，而Maker針對Vibe Coding開發出各種更專精、更簡易的互動操作週邊裝置，反過來也讓Vibe Coding更便利。

9 月02

近期就有兩則以MCU、SBC執行LLM的技術嘗試，一是用只有8美元的ESP32-S3 MCU來跑2,890萬個參數的Gemma模型，另一是用RPi 5 SBC來跑大語言模型，但卻是以裸機（Bare Metal）方式來跑，以下分別更深入說明。

8 月31

在中國推動「1 到 100」的產業落地進程中，以 DeepSeek 與 Kimi K3（月之暗面 Moonshot AI）為代表的開源先進模型，不僅打破了「開源必落後於閉源」的市場定律，更將全球 AI 競賽拉入「低成本、高效率、開放權重」的新戰場。