前言 2026 年 6 月 26 日，OpenAI 正式對外公布了 GPT-5.6 系列的預覽版本，其中最受矚目的旗艦模型 GPT-5.6 Sol 一登場就引爆了整個 AI 社群的討論。這次不僅帶來了性能的大幅躍升，更引入了全新的「天體命名法」與多層式安全防護機制。 這篇文章將帶你完整認識 GPT-5.6 Sol 的核心能力、三大模型差異、實測 benchmark 數據，以及 METR 獨立評估報告中的關鍵發現。 - 廣告 - 為什麼要改名？全新「天體命名法」解讀 這次 GPT-5.6 最引人注目的變化之一，是 OpenAI 放棄了過去「Instant」系列的命名方式，改以 Sol（太陽）、Terra（地球）、Luna（月亮） 這三個天體來代表不同的能力階層。 OpenAI 的官方解釋是：數字代表模型的世代（generation），而天體名稱代表「持久化的能力階層」（durable capability tiers），這些階層可以各自獨立演進，不受世代更新的限制。 簡單來說，未來的 GPT-6 系列可能會有 Sol v2、Terra v2，它們的性能會隨著時間自然成長，而不需要等到下一個世代號更新。這個策略讓產品線更具彈性，也讓開發者能更精準地選擇適合的模型。 模型 定位 適用場景 Sol 旗艦級 高難度編程、Agentic 工作、進階推理、網路安全與生物研究 Terra 均衡型 日常任務，性能與 GPT-5.5 競爭，價格低一半 Luna 高效型 高吞吐量任務、分類/摘要、延遲敏感型應用 定價策略：每百萬 token 的帳單 先來看大家最關心的價格（以每百萬 token 計價）： ...

前言 最近 AI 工具圈有一個新東西竄出來，讓不少用 Obsidian 和 Notion 的人開始動搖了——OpenKnowledge。 簡單說，這是一個開源的、本地優先（Local-First）的 Markdown 編輯器，但它不只是「又一個筆記軟體」。它的核心定位是：讓 AI 代理（Agent）和人類共同維護一個知識庫。 你沒聽錯，AI 不只是「幫你寫筆記」，而是可以直接在你的筆記裡讀寫、搜索、管理知識。 這篇文章我會把 OpenKnowledge 的來龍去脈、核心功能、安裝方式和使用方法整理得明明白白，讓你想深入了解或上手試試的時候，不用再去翻一堆零散的文件。 - 廣告 - 它到底是什麼？ OpenKnowledge 是由 Inkeep 團隊開發的開源專案，採用 GPL-3.0 授權。它的官網是 openknowledge.ai ，原始碼在 github.com/inkeep/open-knowledge 。 團隊自己的說法是： 「我們想打造一個像 Google Docs 一樣的編輯體驗，但底層全是乾淨的 Markdown 檔案。」 換句話說，它解決了一個長期存在的痛點：Markdown 編輯器的「寫的時候」和「看的時候」總是兩張臉。Obsidian 寫的時候是一堆符號，切換到預覽模式又是另一副模樣，那種割裂感就像戴著游泳鏡吃飯。 OpenKnowledge 用 WYSIWYG（所见即所得）的方式，讓你在編輯時就能看到最終效果，同時底層仍然是標準的 Markdown 檔案。 核心功能大解構 1. WYSIWYG Markdown 編輯器 這是最直觀的功能。OpenKnowledge 的編輯器基於 Tiptap / ProseMirror 這個強大的編輯引擎，搭配 CodeMirror 處理程式碼區塊，提供類似 Google Docs 的編輯體驗。 ...

近期開源 AI 圈迎來了一項引人注目的發布——由 DeepReinforce 推出的 Ornith-1.0 模型系列。這組專為 Agentic Coding（智慧體編碼）設計的開源模型，在發布後迅速成為社群討論的焦點。本文將從模型架構、基準測試表現、核心技術創新與部署可行性等面向，客觀分析 Ornith-1.0 的亮點與潛在價值。 模型背景與版本架構 Ornith-1.0 系列建立在 Gemma 4 與 Qwen 3.5 的預訓練模型之上，共推出四個參數量版本： 模型版本 架構類型 適用場景 Ornith-1.0-9B Dense（稠密） 邊緣裝置、IDE 整合 Ornith-1.0-31B Dense（稠密） 均衡效能與資源 Ornith-1.0-35B MoE MoE（混合專家） 本地部署首選 Ornith-1.0-397B MoE MoE（混合專家） 旗艦級雲端部署 其中，397B MoE 是本次發布的旗艦模型，僅有 17B 的活躍參數（active parameters）。而 35B MoE 版本則被視為「甜蜜點」——參數量遠低於旗艦版，但在多項編碼基準測試中卻能逼近甚至超越 397B 大模型的表現。 所有模型均採用 MIT 授權協議，允許商業與研究用途，無任何額外限制。 基準測試表現 根據官方公布的數據，Ornith-1.0 在多個主流編碼智慧體基準測試中取得了亮眼的成績。以下整理主要結果： 旗艦版（397B MoE） 測試項目 Ornith-1.0-397B Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.8 Terminal-Bench 2.1 77.5 70.3 85.0 SWE-Bench Verified 82.4 80.8 87.6 SWE-Bench Pro 62.2 — 69.2 SWE-Bench Multilingual 78.9 — — NL2Repo 48.2 — — ClawEval 77.1 — — 在 Terminal-Bench 2.1 與 SWE-Bench Verified 兩項測試中，397B 版本超越了 Claude Opus 4.7，展現了開源模型在編碼智慧體任務上的競爭力。 ...

前言 2026 年 6 月 25 日，蘋果悄悄在官網動手調漲了旗下絕大多數產品的售價。沒有盛大的新聞發布會，沒有精心設計的行銷文案，就這麼「突發」宣布——iPad 全系列、Mac 全系列、HomePod、Apple TV、Apple Vision Pro 全部加價，部分型號漲幅高達 93%。 更狠的是，蘋果執行長庫克在《華爾街日報》專訪中放話：「價格上漲不可避免。」而這句話，只是冰山一角。 今天哥就帶你地毯式盤點這波「RAMageddon（記憶體大洪水）」到底怎麼回事、哪些產品漲最多、iPhone 18 會貴到什麼地步，以及現在該不該買。 - 廣告 - 一、為什麼蘋果這次「撐不住了」？ 要理解這波漲價，得先搞懂一個關鍵詞：HBM（High Bandwidth Memory，高頻寬記憶體）。 AI 伺服器狂飆，記憶體產能遭排擠 過去兩年，全球科技巨頭瘋狂建設 AI 資料中心。而 AI 訓練最吃什麼？記憶體。特別是 HBM——一種專為高效能運算設計的記憶體，廣泛用於 NVIDIA GPU 和 Apple 的 M 系列晶片中。 問題出在哪裡？ 製造 1GB 的 HBM3e 所消耗的晶圓產能，是傳統 DDR5 記憶體的 3 倍。 ...

前言 如果你常在 Ubuntu 上刷抖音，有沒有遇過這種情況：每次重新整理（F5）網頁首頁，螢幕上就「啪」地彈出一個系統提示視窗，寫著： 「要允許 https://www.douyin.com 使用 System Handler 開啟 bitbrowser 鏈結嗎？」 或者更慘的是——連彈窗都沒有，只出現一行冷冰冰的錯誤： 「沒有可用的軟體 bitbrowser://cc/」 刪快取？清歷史？停用擴充功能？試過之後你才發現——根本沒用。 別懷疑，這不是中毒，也不是瀏覽器壞了。這背後的原因，其實跟你每天用的 Chrome 瀏覽器，以及它跟作業系統之間的「協定對接」有關。 問題出在哪？網頁自己在背景「打電話」 先來還原一下現場。 你在 Ubuntu 系統上，打開 Chrome 或 Firefox，進入抖音首頁（douyin.com）。頁面看起來一切正常——直到你按下 F5 重新整理。 這時，Chrome 會突然跳出一個系統層級的提示框，問你要不要允許這個網站用 bitbrowser:// 這個自訂協定，開啟你電腦上的「比特瀏覽器」。 - 廣告 - 如果你沒有安裝比特瀏覽器（或者你根本不想讓抖音打開它），這個彈窗就會不斷出現，煩到你想把 Chrome 卸載。 為什麼會這樣？ 很多跨境電商賣家、多帳號运营者，會使用一款叫做「比特瀏覽器（BitBrowser）」的防關聯工具。而抖音官方網頁為了方便這些商家，在前端 JavaScript 程式碼中內建了自動偵測機制。 具體來說，網頁一載入就會在背景自動發出一個 bitbrowser:// 的自訂協定（URL Scheme）請求。Linux 系統本身沒有這個軟體，Chrome 收到請求後，就會被迫跳出系統視窗，詢問使用者是否要尋找對應的應用程式。 ...

前言 2026 年 6 月底，AI 開源圈丟出一顆炸彈——Empero AI 發布了 Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M。短短幾天內，這個模型在 Hugging Face 上衝上熱門榜，Reddit 的 SelfHostedAI 社群也沸騰了。 為什麼一個 9B 參數的模型能引起這麼大關注？簡單說：它在 9B 級別中，同時拿下了 1M token 上下文窗口、無限制推理能力、以及 原生工具調用——三個通常不會出現在同一個模型身上的標籤。 但它的訓練數據來自閉源的 Claude Mythos，效能表現有強項也有弱項，部署還不算太友善。這篇文章會帶你從技術規格、效能表現、社群反饋到業界爭議，完整拆解 Qwythos-9B 到底值不值得關注。 - 廣告 - 一、模型是什麼？誰做的？ Qwythos-9B 是由 Empero AI（一家中國 AI 實驗室）開發的開源推理模型。它的基座是 Qwen3.5-9B，經過全參數微調（不是 LoRA 那種輕量微調），目標是打造一個「在專業領域不跳 boilerplate、能自主驗證事實、能處理超長上下文的推理模型」。 授權是 Apache-2.0，意味著你可以自由商用、修改、再分發。 這裡有個有趣的命名細節：「Qwythos」這個名字，應該是取自 Claude 的 Mythos 系列（Mythos + Fable），再加上 Qwen 的「Q」字頭，暗示它與這兩者的淵源。 ...

前言 如果你是用過 Ollama 的人，一定對它的核心精神印象深刻：「在你的機器上跑模型，沒有 token 限制，沒有月費」。 但隨著 Ollama 推出 Cloud 雲端服務，這個信仰開始動搖了。2025 年 9 月，Ollama 正式發布雲端模型預覽版，讓開發者不需要本地 GPU 也能跑大型模型。到 2026 年中，雲端方案已經發展出 Free、Pro、Max 三個等級，定價從 $0 到 $100/月不等。 問題來了：$20/月的 Pro 方案到底能跑多少？官方沒給明確數字，限制到底是什麼？ 這篇文章我花了整整一天，爬遍了 Reddit r/ollama 論壇、官方定價頁、技術部落格，收集了超過 20 篇 Reddit 討論與用戶實測反饋，為你整理出一份最完整的 Ollama Cloud 收費與限制報告。 - 廣告 - 方案分級一覽：Free、Pro、Max 差在哪？ Ollama Cloud 目前提供三個方案等級： 項目 Free Pro Max 月費 $0 $20/月（年繳 $200） $100/月 同時連線數 1 個模型 3 個模型 10 個模型 使用量倍數 基準 Free 的 50 倍 Free 的 250 倍 私有模型上傳 ❌ ✅ ✅ 額外使用量購買 ❌ ✅ ✅ 定位 輕量實驗 日常編碼/工作 重度代理/批次處理 官方還提到 Team Plan 正在開發中，預計會提供集中帳單、SSO 登入、MDM 安裝器與優先支援。 ...

前言 2026 年 5 月，AI 繪圖圈丟了一顆重磅炸彈——Krea 團隊發布了他們第一款從零自建的基礎影像模型 Krea 2，並在短短一個月後推出了速度優化版 Krea 2 Turbo。 更令人興奮的是，隨著 ComfyUI 0.25.0 的發布，Krea 2 終於迎來了原生支援，搭配社群製作的 FP8 量化權重，讓一般消費者等級的顯卡（16GB–24GB VRAM）也能在本機流暢運行。 這篇文章將帶你完整認識 Krea 2 Turbo 的核心特色、技術架構、與其他主流模型的比較，以及如何在 ComfyUI 中部署運行。 - 廣告 - Krea 2 Turbo 是什麼？ Krea 2 Turbo 是 Krea 2 系列中的「速度優先」變體，主打約 2 秒內生成高品質影像。它保留了 Krea 2 核心的創意控制能力（風格參考、Moodboard、LoRA），同時將生成速度提升了數倍。 簡單來說，如果你想要「快速試探創意方向、大量迭代」，Turbo 是你的首選；如果你需要「最終成品的極致細節與風格忠實度」，則應升級到 Krea 2 Medium 或 Large。 ...

前言 2026 年 6 月 13 日，中國 AI 公司智譜（Zhipu AI / Z.ai）發布了最新一代旗艦模型 GLM-5.2，同時推出了自研的 ZCode 3.0 編程工具。官方宣稱它是「最強開源模型」，緊追在 Mythos 與 GPT-5.5 之後。 消息一出，社群沸騰。尤其是 Anthropic 因美國出口管制撤下 Claude Fable 5 和 Mythos 5 後，市場急需一個能替代的頂級模型。GLM-5.2 恰好在此時登場，搭載 1M Token 上下文、MIT 開源協議，以及被稱為「前沿級編程能力」的表現。 那麼，它到底有沒有那麼強？跟目前公認的編程天花板 Claude Opus 4.8 相比，差距在哪？這篇文章將從基準測試、實測表現、架構創新、價格策略到生態部署，為你一次拆解清楚。 - 廣告 - GLM-5.2 是什麼？一張表看懂核心規格 在深入之前，先來認識一下這位主角。GLM-5.2 是智譜面向「長程任務時代」打造的旗艦模型，核心定位是 Agentic Engineering（智能體工程）——也就是說，它不是用來聊天的，而是用來「長時間自主完成編程專案」的。 維度 GLM-5.2 Claude Opus 4.8 開發商 智譜 AI（Z.ai） Anthropic 授權 MIT 開源 閉源（僅 API） 架構 753B 參數 MoE（256 路由專家 + 1 共享，78 層，每 token 激活 8 個專家） 閉源 上下文窗口 1M tokens（真正可用） 1M tokens 最大輸出 131,072 tokens 高（未公開上限） 多模態 純文字 支援視覺（圖像、UI 截圖等） 自部署 支援（MIT 協議） 不支援 看到這裡，第一個震撼彈來了：GLM-5.2 是純文字模型，沒有視覺能力。 這在後續的實測中會成為關鍵差異。 ...

前言 如果你也是 Proxmox VE 的長期使用者，大概都有過這樣的經驗：打開 Proxmox 的 Web 管理介面，剛開始一切正常，記憶體佔用看起來很健康。但過了幾天、甚至幾個小時之後，那個分頁的記憶體使用量就像吹氣球一樣——從 200MB 慢慢膨脹到 1GB、2GB，甚至有人回報飆到 4GB 以上。 這個問題從 2013 年就被回報過，到現在 2026 年還沒被官方正式修復。今天我們就來仔細聊聊這個「長青問題」，以及目前能找到哪些解法。 - 廣告 - 問題全貌：一個從 2013 年延續至今的記憶體黑洞 原始回報（2021 年） Proxmox 官方論壇上有一個標題為「Proxmox web UI memory leak - starts at 200MB, gradually increases to gigabytes」的討論串（連結 ），由使用者 marcosscriven 於 2021 年 12 月提出。 他的回報重點如下： 瀏覽器影響範圍：在 Safari 和 Firefox 上都觀察到同樣的問題 作業系統：macOS 和 Windows 都有發生 增長幅度：從初始約 200MB，幾天內增長到超過 1GB 最嚴重的頁面：Console 和 Summary page 是重災區 使用情境：喜歡把這個分頁固定在瀏覽器上，方便隨時監控 Proxmox 的官方員工 dcsapak 回應時，詢問了具體是哪個頁面，並建議用瀏覽器的 DevTools（F12）做 memory allocation profile 來分析記憶體洩漏的具體位置。 ...