所有標籤 FLUX 是 Black Forest Labs 的圖像模型家族——2024 年 8 月由 Stability AI 的 Stable Diffusion 原班人馬創立後首發,12B rectified flow transformer 一戰成名;兩年後家族已長成五層:klein 4B($0.014 起、家族新一代唯一的 Apache 2.0)/9B、pro($0.03)、flex($0.05)、max($0.07、可即時搜尋網路 grounding),外加 32B 開放權重的 dev;2026 年 8 月更用 FLUX 3 把影片+同步音訊+機器人動作收進同一個 Self-Flow 架構。這篇追蹤從 FLUX.1 到 FLUX 3 的演化、授權三層制與選型建議。
Apple Foundation Models(AFM)是 Apple 自研的封閉生態 AI 家族,三代演進從 2024 年的 3B dense + LoRA adapter,到 2026 年的五個模型。AFM 3 Core Advanced 用 IFP 稀疏架構把 20B 跑在手機上(只啟動 1–4B),雲端最強的 Cloud Pro 跑在 Google Cloud NVIDIA GPU、用 Gemini 蒸餾精煉。沒有公開 API 定價,沒有第三方 benchmark,只透過 Foundation Models framework 給 iOS/macOS 開發者使用。
模型廠商的自測數字不能直接信。這篇整理 2026 年最重要的獨立評測平台、領域 benchmark、市場熱度指標和官方來源,說明各自測什麼、怎麼解讀、偏差在哪,附上不同情境的選型該看哪些數字。
Claude 是 Anthropic 推出的閉源 LLM 家族,以 Constitutional AI 訓練、Agent 能力和 Coding 表現聞名。2026 年 7 月的 Opus 5 以 SWE-bench Verified 96% 拿下 coding 冠軍,Fable 5 則以 LiveBench 83% 領跑通用能力。四層產品線(Fable / Opus / Sonnet / Haiku)從 $1 到 $10 覆蓋不同場景,是系列裡唯一完全沒有開放權重的家族。
Cohere 是唯一把生成、檢索、重排、多語言四條線都做成產品的模型家族。Command A 111B 以兩張 GPU 跑 256K 上下文、Embed v4 支援圖文混合檢索、Rerank v4 32K 處理半結構化資料、Aya 覆蓋 101 種語言——四件套為 RAG 而生,這篇拆開每一塊的定位、授權與選型。
DeepSeek 用 MLA + MoE 兩項架構創新把推論成本壓到業界最低,V4 Flash 以 13B 活躍參數跑出接近前端模型的品質,成為 OpenRouter 用量第一。這篇追蹤從 V1 到 V4 的演化、R1 推理線的分叉、以及每個版本該怎麼選。
Gemini 是 Google DeepMind 推出的原生多模態 LLM 家族,以 1M context window、原生影片/語音輸入和科學推理能力聞名。3.1 Pro 在 GPQA Diamond 94.1% 和 ARC-AGI-2 77.1% 拿下科學推理雙冠,定價 $2/$12 只有 Claude 的 1/6。3.7 Flash 以 $0.75/$3.75 提供接近 Pro 的 Agent 能力。
GLM 是智譜 AI(Z.ai)推出的開源 LLM 家族,源自清華大學 KEG 實驗室。GLM-5.3(2026/08)在 coding benchmark 比前代提升 50%,CyberGym 84.5% 超過 Anthropic Mythos 5 與 OpenAI GPT-5.6 Sol,在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 60 與 Kimi K3 並列開源第一。它是目前唯一完全在華為昇騰晶片上訓練出的前沿開源模型。
GPT 是 OpenAI 推出的 LLM 家族,從 2018 年的 117M 參數到 2026 年的 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 三層產品線,擁有超過 10 億使用者和 200 萬企業客戶。GPT-5.6 Sol 在 LiveBench 81.1%、Terminal-Bench 2.1 88.8%、Artificial Analysis Coding Agent Index 80 等多項 benchmark 領先,同時首次推出開源模型 GPT-OSS(Apache 2.0)。
Grok 是 xAI 的 LLM 家族,2023/07 成立、2024/03 以 314B MoE Apache 2.0 開源起手,兩年半迭代到 Grok 4.6(500K、$2/$6、四檔推理)與 2M 的 Grok 4 Fast;另有 Imagine 圖像/影片與 Grok Build 終端 coding agent——護城河在分發(X / grok.com / Tesla / Bedrock),而非單點模型能力。這篇追蹤 Grok 1→4.6 的演化、子線定位、定價與授權陷阱。
Kimi 是月之暗面(Moonshot AI)推出的 LLM 家族,以超長 context 起家。2026 年 7 月發布的 Kimi K3 是全球首個開源 3T 級模型——2.8T 參數、104B 活躍、1M context,在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 60 與 GLM-5.3 並列開源第一。其 Kimi Delta Attention 架構帶來 2.5 倍 scaling 效率提升。
Llama 是 Meta 推出的開源 LLM 家族,以企業部署量最大、生態最成熟聞名。Llama 4 Scout(10M context)和 Maverick(17B active / 400B total MoE)是目前的開源多模態標竿,但 Meta 已在 2026 年 4 月轉向閉源 Muse Spark——Llama 4 很可能是最後一個主要的開源 Llama,且授權不是真正的開源(Llama 4 Community License,月活超 7 億需另外授權)。
Mistral 是歐洲最成功的 AI 新創,以「更小、更快、更便宜」的策略和歐洲資料主權定位在 AI 市場殺出血路。Mistral Large 3 是歐洲最強的商用 LLM,Small 4 是 24B 級別的效率之王,Medium 3.5 則是專為 agentic coding 優化的 Modified MIT 開源模型。它的護城河不是技術規模,而是「歐洲合規」這張牌。
Qwen 是 HuggingFace 下載量最高的模型家族,尺寸從 0.8B 一路涵蓋到 2.4T。2026 年 8 月阿里首度開源 Max 級旗艦權重(Qwen3.8-2.4T-A95B),但授權換成了自訂條款而非慣例的 Apache 2.0;同期開源、筆電就能跑的原生視覺模型 Qwen3.8-27B 反而是新面孔裡唯一的 Apache 2.0。這篇追蹤 Qwen 從 2023 年到 3.8 世代的演化、開源線與商用線的分家邏輯,以及每一層該怎麼選。
2026 年 AI 模型按用途分成七大類、20+ 個子用途。這篇是「AI 模型家族」系列的導讀地圖——從用途找模型、從模型找家族,附每個用途的選型建議和最新排名。
不是每個人都該直接用 coding agent 改 code。AI Native 團隊要搞定 interface 規格、測試先行、monorepo、security guardrail、human-in-the-loop 與 token 預算管控,在 coding agent 上面再建一層 agent platform 並明確開發者角色轉型才是正途。