商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
中國人工智慧（AI）公司 DeepSeek 近日宣布，旗下旗艦模型 V4 Pro 永久降價 75%，大幅降低企業使用成本。此舉不僅對 OpenAI 和 Anthropic 等美國主要 AI 業者構成直接競爭，更預示著企業級 AI 服務市場將迎來結構性變革，促使全球企業加速評估更具成本效益的 AI 解決方案。
根據《VentureBeat》報導，DeepSeek V4 Pro 模型在輸入成本上比 Anthropic 的 Claude Sonnet 或 OpenAI 的 GPT 5.5-Med 便宜 7 倍，輸出成本更便宜 17 倍。此外，輕量級的 DeepSeek V4 Flash 模型，相較於 Claude Haiku 等入門級替代方案，價格低了 10 至 25 倍。WEKA 首席 AI 官 Val Bercovici 指出，AI 代理程式使用的大部分是快取讀取 Token，而 DeepSeek V4 Pro 的快取讀取價格比西方模型便宜 87 倍，使其在成本效益上佔據壓倒性優勢。
DeepSeek 能夠實現如此大幅度的降價，主要歸因於其在軟硬體整合上的創新。早在 2024 年的 V2 架構中，DeepSeek 就已透過序列維度壓縮（Sequence Dimension Compression）、原生記憶體卸載（Native Memory Offloading）等四項突破性技術，大幅降低模型運行所需的記憶體與運算資源。例如，DeepSeek V4 Pro 僅需 5.48 GB 的高頻寬記憶體（HBM）即可處理一百萬個 Token 的上下文，相較之下，其他西方小型模型可能需要高達 89 GB。這項技術不僅提升效率，也被視為規避美國對輝達（Nvidia）頂級 GPU 出口限制的地緣政治策略。
在性能方面，DeepSeek V4 Pro 的表現已接近西方領先模型的水準。它在 SWE-bench Verified 編碼代理任務中取得 80.6% 的成績，並在 advancedMMLU-Pro 技術指標上達到 87.5% 的卓越推理分數。Ramp 的網路安全代理群體基準測試顯示，DeepSeek V4 Pro 在雲端組態分類等高負載基礎任務上，偵測率高達 100%，遠超 OpenAI 的 GPT-5.5 的 44%。
這波降價策略已開始影響市場動態。上週，DeepSeek V4 Flash 模型在 OpenRouter 排行榜上奪下首位，其 Token 使用量激增 48%，而 DeepSeek V4 Pro 也名列第六。包括 Uber、Airbnb 和 Pinterest 在內的企業，都曾因高昂的 Token 使用成本而尋求替代方案。Uber 一名主管表示，缺乏更好的產品展示，高昂的 Token 費用越來越難以證明其合理性；Airbnb 執行長 Brian Chesky 則傾向使用阿里巴巴（Alibaba）的 Qwen 等更快速、便宜的模型；Pinterest 技術長 Matt Madrigal 則透露，該公司透過在專有資料上訓練 Qwen 模型，將成本降低了 90%。
《VentureBeat》2026 年第一季的調查顯示，「單一 Token 成本或授權模式」從一月的 25.4% 躍升至三月的 36.7%，成為企業選擇 AI 模型的主要考量之一。安德里森·霍羅威茨（Andreessen Horowitz）的分析也指出，企業通常會同時部署 14 種不同的模型，以進行工作負載路由並避免單一廠商綁定。這種市場轉變對 OpenAI 構成巨大壓力，其營收組合高度依賴通用型 API 服務。為應對競爭，西方實驗室也已開始推出深度批次 API 折扣、提示快取功能和輕量級模型。
值得一提的是，DeepSeek V4 Pro 和 V4 Flash 均採開源（open-weight）模式，並在 MIT授權條款下發布，提供企業部署上的完全彈性。DeepSeek 也獲得中國國家積體電路產業投資基金等官方資金支持，估值達到 100 億至 450 億美元。除了 DeepSeek 的價格策略，中國科技巨擘騰訊（Tencent）旗下的 AI 助理 WorkBuddy 也正積極拓展全球市場，與矽谷科技公司爭奪 AI 助理領域的領導地位，顯示中國 AI 業者正全面性地挑戰西方科技巨頭。
儘管中國模型在西方市場面臨地緣政治挑戰與資安疑慮，對於台灣企業而言，DeepSeek V4 Pro 與 V4 Flash 提供的開源模型和極具競爭力的價格，可能成為加速導入人工智慧、優化營運成本的重要選項。尤其在大型語言模型日漸普及的背景下，高效能且低成本的解決方案，將有助於台灣企業在全球競爭中提升效率和創新能力。選擇開源架構也提供了企業在公有雲定價或 API 存取條件變化時，能保有戰略性的營運備援選項。
商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展，OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型（LLMs）已進化為多模態 AI，不僅能處理文字，還能分析圖像，甚至從文字描述生成圖片。然而，學術界對此一進步也提出擔憂，指出這些模型存在「視覺幻覺」（Visual Hallucinations）問題，即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導，諾丁漢大學（University of Nottingham）電腦視覺副教授 Michael Pound 指出，LLMs 經過大量文本與影像資料訓練，由於缺乏對「真理」的明確規範，其輸出往往僅具統計學上的合理性，而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室（University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR）的博士後研究員 David Chan 也提到，儘管人類也會有類似錯誤，但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰，可能損害大眾對 AI 的信任度。例如，當背景資訊與圖像內容矛盾時，幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明，醫學影像分析若受其他病患資料影響，AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調，對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境，AI 模型的精確度至關重要，任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因，認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前，除了針對特定任務的影像資料進行模型微調（fine-tuning），並在如自動駕駛車中導入光達（LiDAR）等多餘感測器以彌補錯誤外，現有的後驗證（post-hoc verification）方法也面臨效率低落的問題，因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出，過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應，無法直接修正。 為提升驗證效率，新的「REVERSE 框架」被提出，它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」，並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分，從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」，能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺，並探索視覺推理（visual reasoning）而非純文本推理，透過讓模型分析圖像的幾何與外觀，來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。
圖／本報資料庫 商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（AI）工具的普及，許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而，這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險，特別是在訴訟或調查過程中，AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中，與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議，旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出，如同大學生在派對上恣意拿取飲料，許多企業在面對 AI 浪潮時，也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分，相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料，以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如，若有合成媒體（synthetic media）作為證據提交，透過正確儲存後設資料（metadata，即描述資料本身的資訊，如創建時間、來源、格式等），將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求，市場上的供應商也正逐步推出相關工具，協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料，例如 Thomson Reuters、律商聯訊（Lexis）等公司都提供此類服務，產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。
《圖說》國會民主研習戰鬥營學員們激烈攻防辯論戰。 【民眾網諸葛志一台中報導】立法院115年度國會民主研習戰鬥營於24日至25日在立法院民主議政園區辦理，來自全國各大專校院的青年學員齊聚臺中霧峰，立法院民主議政園區在原臺灣省議會議事堂，透過國會議事、人工智慧、媒體傳播、國際政治及議題攻防等多元課程，實際走進議事殿堂，深入認識國會運作及民主政治精神。 立法院中南部服務中心主任邱俊龍表示，立法院民主議政園區目前具體發展定位為落實「民主教育會展中心」的推動，今年立法院也編列預算辦理原省議會議事堂相關設備及公共服務設施之全面整修，結合園區歷史建築、議事設備、民主教育及情境模擬，立法院民主議政園區將成為「全國第一座議事教育實境模擬場域」。 《圖說》立法委員廖偉翔（右）、臺中市政府副秘書長林谷龍（中）與學員們交流。 今年民主戰鬥營最具特色的課程，是將成果發表及辯論攻防移至原臺灣省議會議事堂辦理。學員實際坐進議席、使用議事設備，分別扮演民意代表及相關議事角色，從議題分析、論述建構、政見發表到質詢答辯，完整體驗議事運作及公共政策辯論過程。 本屆戰鬥營亦開創傳承與菁英制的青年培育模式，發掘具有公共參與熱忱、民主素養、政策思辨、表達能力及領導潛力的優秀青年，逐步建立國會民主研習戰鬥營菁英人才資料庫名單，形成國會民主教育青年人才網絡。 《圖說》立法院國會民主研習戰鬥營在立法院民主議政園區舉行。 立法院中南部服務中心表示，透過近期活化整建，民主議政園區已成為全國舉辦民主教育營隊的選擇熱點。除了大專青年培育，近年也積極推動友善兒少及分齡民主教育。立法院中南部服務中心持續與鄰近大專校院合作，訓練青年志工，並共同設計適合不同年齡層的民主與議事教育課程。目前已逐步發展「小小議長營」、「青春議事槌」及「國會民主研習戰鬥營」等系列品牌，從國小、高中一路延伸至大專青年，建立不同學習階段的民主教育路徑，讓民主素養從兒童及青少年階段向下扎根。 立法院中南部服務中心表示，民主議政園區承載臺灣省議會數十年的議政歷史，未來將持續以民主教育會展中心為發展方向，使珍貴的民主歷史記憶轉化為青年教育及公共參與資源，讓民主議政園區不僅成為保存臺灣民主歷史的重要基地，更成為培養新世代公民領袖及實踐民主價值的教育場域。 《圖說》立法院中南部服務中心主任邱俊龍為學員們加油打氣。
