在 ChatGPT 掀起全球 AI 浪潮後，語言模型不再是科技巨頭的專利。此篇文章從 OpenAI 推出 ChatGPT 的背景談起，深入解析開源語言模型（LLMs）如何逐步崛起，最終由 Meta 的 Llama 系列引領形成強勁的開源陣營，對閉源模型發起實質挑戰，並進一步介紹中國的 DeepSeek R1 及其他熱門開源模型的最新動態與選擇指南。
雖然 ChatGPT 等閉源模型提供即開即用的便利性，卻也伴隨潛在資安風險與高額 API 成本。「若企業有資料隱私顧慮，或需大量調用模型，開源模型便成為性價比高的替代方案。」正因如此，開源模型的崛起正是回應業界真實需求。Meta 在 2023 年推出 LLaMA 系列，改變了開源社群「做不出高效能模型」的刻板印象。不只 Meta，中國的 DeepSeek R1 也在開源語言模型領域崛起。儘管 R1 在效能上已名列前茅（如 Chatbot Arena、MMLU 榜單），但文章也提醒：「模型越獄風險偏高，對齊與安全性仍是其發展關鍵挑戰。」
文章也介紹如何透過 Hugging Face 搜尋、選擇與使用開源模型，包含解讀模型命名規則（如 Llama3-8B-Instruct-GGUF）與格式差異（如 GGUF、HF、GPTQ）等，讓開發者更快上手。
未來模型若想突破現有天花板，應朝下列方向探索：
– 多模態整合（圖文、音訊、影片）
– 智能代理（AI Agent）串接外部 API
– 特定領域（如醫療、法規）微調模型
– 精準對齊與安全性強化
作者指出，從 Llama 的引爆，到 DeepSeek 的追趕，再到 Hugging Face、Ollama、vLLM 等工具的普及，開源模型已從研究階段邁向實用落地階段，且成本低廉、彈性高，勢必成為未來企業與開發者的重要選擇。
