Kimi K3 怎麼用？百萬上下文、API 價格與部署門檻整理
Kimi K3 怎麼用？本文整理 2.8 兆參數、百萬 token 上下文、KDA 與 MoE 架構，說明 API 接入、推理強度、完整對話保留與圖片輸入限制，並比較快取、輸出費用和官方工程跑分。另釐清開放權重、本地部署門檻，以及 K3 集群和 Batch API 的差異，幫你從小任務開始評估實際成本與效果。
2026 年 9 月
Jev 是什麼？五個實作場景看懂 TypeSafe 決策模型
Jev 是 TypeSafe AI 的決策模型，適合客服分類、郵件整理、模型路由與回覆檢查。拆解 Choice、Score、Noul 三種題型與五個實作場景，核對官方定價、速度比較和 Vercel 接入方式，說明型別安全與判斷正確性的差別，帶你用真實資料驗證錯誤率、成本與信心門檻，再決定如何放進 AI 自動化工作流。
本機 AI 值得用嗎？DSH、NVIDIA PAIR、EXO 與 Portable Computer 比較
本機 AI 值得用嗎？整理 DSH Privacy Router、NVIDIA PAIR、EXO 與 Perplexity Portable Computer 的定位，分清隱私分流、區網請求排程、模型分片與完整 Agent 工作流程，核對平台支援與資料外傳邊界，說明自動分類的限制，幫你從真實任務判斷需要哪一種方案。
AI, 程式開發
AI 改壞程式怎麼救？非工程師的 GitHub 入門與 Vibe Coding 版本管理指南
AI 改壞程式怎麼救？這份 GitHub 入門指南從 Vibe Coding 出發，釐清 commit、push、PR、merge 與部署差異，說明 worktree 協作、restore 和 revert 的復原方式，補上金鑰外洩與差異比較的常見誤解，附交給 AI 的檢查提示詞，讓每次修改都有版本可查、成果可驗證。
AI, 模型
模型蒸餾是什麼？原理、DeepSeek 案例與本地部署取捨
模型蒸餾是什麼？從教師與學生模型、軟標籤及回答蒸餾開始，理解 DeepSeek-R1 Distill 為何採用 Qwen 與 Llama，釐清蒸餾、微調、量化和剪枝的差別。再從資料品質、獨立評估、整體成本與雲端備援的隱私風險，判斷小模型是否適合自己的任務，建立可驗收的訓練與部署流程，避免把回答流暢誤認為能力相同。
Ornith 1.5 35B 值得用嗎？自我改進、實測與本地部署解析
Ornith 1.5 35B-A3B 值得部署嗎？拆解自我改進訓練與 MoE 活躍參數的差別，整理官方程式評分、Qwen3.8 27B 對照案例、雙 GB10 的 NVFP4 加速結果，並說明 Q4 記憶體需求、長上下文與工具呼叫的測試順序。從生成速度到任務完成率，幫你判斷這顆本地模型是否適合自己的 AI 代理工作流。
Microduck 組裝教學：從零件、系統安裝到雙足機器人第一次行走
Microduck 是能以強化學習策略行走的小型雙足機器人。本文整理 AI-FanGe 教學版本的零件清單、3D 列印、舵機 ID、IMU 設定、系統映像下載、Wi-Fi 與 SSH 連線、鍵盤和手把操作，以及常用維護命令，同時說明舵機替換成本、供電安全、版本差異與故障排查，協助從組裝走到第一次啟動。
Mole 教學：免費 Mac 清理工具，安裝、磁碟分析與常用命令
Mole 是免費開源的 Mac 清理與監控工具，本文整理 Homebrew 安裝、磁碟分析、快取清理、App 移除、系統維護與常用命令，說明免費 CLI 和付費原生 App 的差異，補上 AI 模型快取管理、專案產物清理、Raycast 整合，以及讓 Codex 讀取 JSON 報告的用法，先看清占用再決定要刪哪些檔案。