🔓 開源 AI 一站式入口

不花 API 費、資料不出門、自己的模型自己跑

Mason AI Lab 的所有開源 AI 教學、模型評測、本地部署指南,一頁聚合。 從「什麼是開源 LLM」到「用 RAG + MCP 建完整 AI 系統」,不管你是想省錢、重隱私、還是想改模型,這裡都有答案。

📖 10 篇相關文章 🧭 3 條學習路徑 📊 2026 三巨頭比較表

為什麼開源 AI 值得你關注?

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隱私安全

模型跑在自己機器上,敏感資料不需要傳到任何雲端,醫療、法律、金融場景首選。

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零 API 成本

不按 token 計費,跑多少都一樣。高頻呼叫場景的成本可以從每月數千美元降到電費。

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自由修改

Fine-tune、量化、蒸餾、合併——開源模型你愛怎麼改就怎麼改,不受供應商限制。

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社群驅動

Hugging Face 上每天數百個新模型,全球開發者共同推進,迭代速度比任何單一公司都快。

👇 選一條路徑開始

每條路徑 3-4 篇文章,照順序看完就能上手。

📊 2026 開源三巨頭比較表

Qwen3.6 vs Gemma 4 vs MiniMax M2.7——一張表看懂差異。

項目	Qwen3.6	Gemma 4	MiniMax M2.7
總參數	235B(MoE）	27B（Dense）	456B（MoE）
激活參數	~22B	27B（全量）	~45.9B
SWE-bench	65.4%	N/A	56.1%
Agent 適用度	★★★★★	★★★☆☆	★★★★☆
多模態	文字 + 視覺	文字 + 視覺 + 音訊	文字 + 視覺 + 語音
Context 長度	128K	128K	1M
授權	Apache 2.0	Gemma License	MiniMax Open
最低 VRAM	~16 GB（Q4）	~18 GB（BF16）	~32 GB（Q4）

👉 深度評測:Qwen3.6 · Gemma 4 · MiniMax M2.7

📚 所有開源 AI 文章

🏆 2026 模型深度評測

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Qwen3.6-35B-A3B 開源：35B 參數只啟動 3B,SWE-bench 勝 Gemma 4

阿里 2026/4/16 開源 Qwen3.6-35B-A3B——35B 總參數每次只啟動 3B，SWE-bench 73.4 勝 Gemma 4，原生多模態 + 100 萬 token。第一輪整理架構、跑分、怎麼跑。

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MiniMax M2.7 自我進化：追平 Claude、GPT，成本僅 2%

MiniMax M2.7 開源登場——230B 參數 MoE 架構、自主完成 30-50% 訓練流程、SWE-Pro 追平 GPT-5.3 Codex，API 價格卻只有 Opus 的五十分之一。初步拆解架構、跑分、定價與產業衝擊。

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Google Gemma 4：本地 LLM 升級？雲端 API 效能實測

2026 年 4 月，Google 釋出開源大模型 Gemma 4！它帶來了 26B MoE 與 31B Dense 的驚人效能。究竟什麼是「本地模型」？它跟付費買 ChatGPT API 有何不同？一文看懂硬體門檻與實戰應用。

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🛠️ 部署工具與基礎

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開源與本地端 LLM 指南：為什麼你不能只依賴雲端 API？

全面解析開源模型（Llama, DeepSeek）與本地化部署。了解為什麼企業與極客紛紛將 AI 裝進自己的電腦，徹底解決資安隱私與 API 吃到飽陷阱。

→ 🔮

DeepSeek 完全指南

DeepSeek 是中國最強開源 AI——推理能力接近 GPT-5，完全免費可本地部署。這篇帶你搞懂怎麼用、跟 ChatGPT 和 Claude 差在哪。

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Ollama 本地 AI

一行指令就能在你的電腦跑 Llama、Qwen、Gemma——Ollama 安裝、模型選擇、API 串接完整教學，零雲端費用。

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📰 產業動態

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AI 模型雪崩：一週內十大巨頭齊發，硬體半導體吃不消？

2026年3月迎來瘋狂的 Model Avalanche！GPT-5.4、Grok 4.20、Gemini 3.1 齊步亮相，將如何影響開發者生態、伺服器銷量與輝達（Nvidia）算力市場？

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❓ 常見問題

開源 LLM 跟 GPT、Claude 比,該選哪個?

**看你的優先順序**。重隱私、想省 API 費、需要自訂模型 → 開源。重品質上限、不想管硬體 → 商用。很多團隊的做法是:日常用開源,關鍵任務用商用,兩者並行。詳細比較看開源 LLM 完全指南。

跑開源模型需要什麼硬體?

7B 參數模型 → 8 GB VRAM 的顯卡就能跑（RTX 3060 等級）。13B → 建議 16 GB。70B+ → 需要 48 GB 以上或多卡。用 Q4 量化可以大幅降低需求。沒有獨顯也能用 CPU 跑,只是慢很多。入門看 Ollama 本地部署教學。

Qwen3.6、Gemma 4、MiniMax M2.7 哪個最強?

沒有「最強」,看場景。**寫程式 / Agent → Qwen3.6**（SWE-bench 最高）。**多模態 / 輕量部署 → Gemma 4**（27B Dense 效率好）。**超長文 / 語音 → MiniMax M2.7**（1M context）。三款的詳細比較在上方表格。

Ollama 跟 vLLM、llama.cpp 有什麼不同?

**Ollama = 最簡單的入門方案**,一行指令就能跑模型。llama.cpp 是底層引擎,Ollama 其實就是包裝它。vLLM 適合生產環境的高吞吐量推理。個人使用選 Ollama,團隊部署考慮 vLLM。詳細看 Ollama 教學。

開源模型可以商用嗎?授權怎麼看?

**看授權條款**。Apache 2.0（如 Qwen3.6）→ 完全自由商用。Llama 系列 → 有用戶數限制（7 億 MAU）。Gemma License → 允許商用但有限制條款。每個模型的授權不同,部署前一定要確認。

怎麼讓開源模型讀我的私有資料?

用 **RAG（檢索增強生成）**。把你的文件切成小段、建向量索引,查詢時先檢索相關段落再餵給模型。這樣模型不需要重新訓練就能「懂」你的資料。完整做法看 RAG 完全指南。

📌 還沒決定從哪開始?

完全新手 → 看開源 LLM 完全指南。

想馬上動手 → 直接跳 Ollama 本地部署教學。

想比模型 → 看 Qwen3.6 · Gemma 4 · MiniMax M2.7 三篇評測。