見解
代理專家：FunctionGemma + Gemma 4 E2B 與微調出貨論點
Google 的 FunctionGemma（270M）與 Gemma 4 E2B（2B）是 2026 年最小、最具公信力的函式呼叫模型。它們不是通用——它們明確設計為被微調。這就是重點。
Blog
教學
手機上的 Llama Stack：以微調 Llama 4 模型自託管 Llama 代理
Meta 的 Llama Stack 是建構基於 Llama 代理的標準參考架構。將其與微調 Llama 4 衍生模型以及 Swift/Kotlin 用戶端 SDK 結合,你便能獲得完全在使用者手機上執行的完整代理堆疊。
Deploy custom AI models — no ML expertise required.
$14.50/mo — locked in for life. Increases to $34.50/mo at launch.
教學
Mastra + Vercel AI SDK + 裝置端 GGUF:無 API 成本的 TypeScript 行動代理堆疊
TypeScript 優先的行動建構者不必使用 Python 代理框架。Mastra 與 Vercel AI SDK 加上透過 llama.cpp 在裝置端執行的微調 4B 模型,產生具有零按 token 成本的完整代理堆疊。
見解
2026 年裝置端工具呼叫：Qwen3-4B vs Gemma 4 E4B vs Phi-4-Mini
我們在 BFCL v4、真實行動延遲與微調後準確率三個維度上，對 2026 年最佳的三個裝置端工具呼叫基底——Qwen3-4B、Gemma 4 E4B 與 Phi-4-Mini——進行了基準測試。每個模型在不同情境中勝出；以下是如何挑選。
教學
用你的微調本地模型替換 OpenAI Agents SDK 中的 OpenAI
OpenAI Agents SDK 刻意設計為模型無關。將 OpenAI client 換成在 Ollama 上執行的 Ertas 訓練模型,你便保留開發者體驗的同時消除按 token 成本。直接替換的教學。
教學
Pydantic AI 裝置端：為型別安全的行動代理微調 Qwen3-4B
Pydantic AI 為 LLM 代理帶來型別安全與 FastAPI 人體工學。將其與透過 llama.cpp 在裝置端執行的微調 4B 模型結合，你便能在行動 app 中獲得正式上線等級的代理,享有零 API 成本與構造上經驗證的輸出。
比較
Pydantic AI vs LangGraph:微調模型該選哪個代理框架
Pydantic AI 與 LangGraph 是 2026 年的兩個正式上線代理框架。在型別安全與圖編排之間做選擇,然後在其上分層微調。以下是如何決定。
Guides
Hermes Agent 與 Hermes 4：差別在哪裡？
Nous Research 旗下兩個截然不同的東西如今共用 Hermes 之名——一個是 2025 年釋出的模型系列、另一個則是 2026 年釋出的自我改進代理框架。本文說明如何區分兩者，以及分別何時該用哪一個。
Industry
2026 年開源 AI 模型生態全景
截至 2026 年 4 月的開放權重 AI 模型生態系統全面快照——中國實驗室的主導地位、MoE 架構成為預設選擇、統一思考模式（thinking mode）的浮現，以及這一切對生產環境部署的意義。
Industry
為什麼中國實驗室如今主導開源 AI
到了 2026 年 4 月，中國實驗室在綜合智慧基準上拿下開放權重模型的前五名。這個格局並非偶然——它反映的是中美 AI 發展之間，經過多年才顯現的策略性、結構性與經濟性差異。
Technical
有效上下文長度的問題：為什麼 1M tokens 並不真的是 1M tokens
宣稱具備 1M 或 10M token 上下文視窗的模型，並不真的能在整個範圍內維持有用的檢索準確度。本文說明「有效上下文」實際代表什麼、為什麼這對生產部署很重要，以及如何在設計上繞過這個落差。
Technical
2026 年的混合專家：從 Mixtral 到 DeepSeek V4
MoE 已成為 2026 年旗艦開放權重模型的預設架構——DeepSeek V4、Kimi K2.6、MiMo V2.5 Pro、GPT-OSS、Mistral Small 4 全都採用。本文說明原因、設計選擇如何演進，以及這對生產部署代表什麼。
Guides
生產環境 A/B 測試：雲端 API vs 裝置端 AI
如何在上線行動應用程式中對雲端 API 和裝置端模型進行公平的 A/B 測試。指標、分組設計、統計顯著性以及真正重要的指標。
Guides
如何為行動應用程式加入 AI：開發者決策指南
涵蓋在 iOS 和 Android 應用程式中加入 AI 功能的所有方法。雲端 API、裝置端模型和混合架構，搭配實際成本與效能數據完整比較。
Guides
Android 應用程式的 AI：ML Kit、雲端 API 與裝置端 LLM 比較
Android 應用程式的三條 AI 路徑。Google ML Kit 用於常見任務，雲端 API 提供完整 LLM 能力，裝置端模型透過 llama.cpp 實現成本與隱私。為 Kotlin 開發者提供的實用比較。
Insights
當你的應用程式有了使用者，AI API 帳單會暴漲 10 倍
大多數 AI 教學跳過的成本計算。你的 API 帳單隨每位使用者線性成長，而真實的乘數比定價頁面顯示的更嚴重。以下是 1K、10K 和 100K MAU 時會發生的事。
Insights
行動裝置 AI API 定價：每位使用者的真實成本
如何計算每位行動應用程式使用者的 AI 真實成本。供應商比較、隱藏的成本倍增因素，以及決定你的 AI 功能是否可持續的單位經濟學。
Insights
AI API 速率限制將在規模化時節流你的行動應用程式
OpenAI、Anthropic 和 Google 的速率限制是為受控使用設計的，不是為了數千名同時使用者的行動應用程式。以下是限制在哪裡觸發以及觸發時會發生什麼。
Insights
為什麼你的 AI 應用程式感覺很慢：網路延遲是瓶頸
AI API 呼叫為每次互動增加 500-3,000 毫秒的延遲。在行動裝置上，這就是使用者喜愛的功能和被棄用功能之間的差別。以下是時間耗費的位置以及如何解決。
Insights
行動使用者真正想要的 AI 功能（2026）
基於研究的行動應用程式 AI 功能清單，這些功能真正驅動留存和參與。使用者想要什麼、忽略什麼，以及如何根據實際行為資料排定 AI 功能的優先順序。
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