Threads推2大新功能!可以儲存多個草稿、洞察用戶數據了
Threads推2大新功能!可以儲存多個草稿、洞察用戶數據了

Threads發音像「脆」,因此網路也稱脆、翠,是社群新寵兒。Threads產品副總裁艾蜜莉更表示,印度、日本和台灣,是在Threads活躍度全球前三的國家。

Threads也陸續更新許多有趣的新玩法,《數位時代》以下整理Threads完整教學:

Threads可以看用戶數據了!還有哪些新功能?

新功能1:數據洞察報告

Meta為Threads推出了全新的數據洞察頁面,該頁面提供詳細的粉絲數量統計、互動數據及內容觀看次數等關鍵指標,幫助用戶更好了解其內容的表現。目前該功能正逐步開放中。

數據洞察報告.jpg
Threads全新數據洞察報告
圖/ Meta

新功能2:儲存多個草稿

目前Threads僅允許儲存一個草稿,用戶只能選擇將草稿發文或以其他貼文取代。此次更新Threads允許用戶保存多達 100 個草稿,讓用戶能夠更靈活地管理多種內容,特別適合如行銷團隊或社群小編們,確保每個內容及創意都能得到妥善保存並在合適的時機發出。該功能正逐步開放中。

Threads儲存草稿功能.jpg
圖/ Meta

預計推出的排程功能

Meta也計畫測試Threads的排程功能,若功能上線,以後小編們就不用再壓線發文了。

Threads除了發文,還能怎麼玩?

「隱藏字詞」管理敏感關鍵字

有時總是有不想看到的主題,或者想躲避會影響心情的特殊字詞,Threads 讓大家「客製化」自己的敏感關鍵字,將不想看到的詞彙隱藏起來!「隱藏字詞」適用於串文下的回覆、動態消息、搜尋、個人檔案等,這項設定也會同步套用至 Instagram 收到的留言。

自己的地雷自己藏!「隱藏字詞」管理敏感關鍵字.jpg
「隱藏字詞」管理敏感關鍵字
圖/ Threads

如何使用隱藏字詞:

  1. 點擊個人檔案頁面右上方的
  2. 點擊隱私設定
  3. 點擊 隱藏字詞,再選擇管理自訂字詞
  4. 新增想要隱藏的字詞、短語或表情符號

決定誰能引用自己的串文,過濾社群上的互動對象!

在大家暢所欲言的 Threads 上,有些話題只想與熟悉的朋友分享,不想被陌生人借題發揮或亂入討論,這時就能管理「引用串文」的開放對象——在每篇串文中,選擇僅開放給追蹤名單上的人引用,或完全關閉引用功能,主動篩選與誰在社群上互動。

決定誰能引用自己的串文 過濾社群上的互動對象.jpg
Threads管理「引用串文」的開放對象。
圖/ Threads

IG將推薦Threads內容、可直接私訊IG

Meta持續推出新功能嘗試提高用戶的參與度,最新正在測試的功能包括:在你的IG上推薦Threads內容,以及Threads新增「傳訊息到IG」的設置,意思就是能直接私訊IG小盒子。

只不過,先前Threads推出網頁版試圖留住用戶,但根據分析公司Similarweb數據顯示,到目前為止此項服務並沒有帶來更多用戶。

另外,祖克柏先前主打著Threads是「更友善的地方」,這點似乎也未能如他所願。研究機構Media Matters指出,Threads上已經開始散布了假訊息,涉及有關2020年美國大選、Coivd-19與疫苗等等,甚至出現歧視特定總族、性別、性向的言論。他們認為,Threads 沒有實施事實核查機制,顯示Meta 似乎對於仇恨言論不再像其他平台一樣嚴加審查,因此難以避免假訊息。

另外社群平台上常見的#hasgtag(主題標籤功能)功能,Threads也出現了,會把想要加入的主題字詞變成藍色。

Threads起源|「脆」是什麼?

Instagram在2023年7月推出了名為「Threads」的純文字App,當時掀起廣大熱潮,不過也在短時間內退燒,但到了2024年初,在台灣因為總統大選、知名飲料店社群操作等等話題,再加上先前Threads結合母公司的優勢,將內容推播到Instagram與Facebook等平台,讓它有再度翻紅的跡象。

先前Threads的中文名稱多被翻譯成「串串」,但近期網友開始用「翠」、「脆」或「脆的」等新的名稱,不過還沒有一個通用的說法。

在選戰過後,多名政治人物開通了Threads帳號,成為跟網友直接互動的新方式。其中民進黨立委鄭運鵬在競選期間,因兒子「德德」的帥照引發廣大討論,在開通Threads帳號後,他頻發「廢文」與網友互動,更以「鄭運鵬兒子的爸爸」自稱,粉絲數暴增。另外,剛剛當選的新任總統賴清德、副總統蕭美琴等人也紛紛開通帳號。

政治人物加入Threads
圖/ Threads
政治人物加入Threads
圖/ Threads
Threads
圖/ 王世堅FB

除了政治人物之外,近期知名飲料店「八曜和茶」也是Threads的熱門話題,網友間流傳「都市傳說」,只要發文中有提到八曜和茶,小編都會出現回覆,在社群上的「海巡」功力之強引發討論,帳號甚至一度因為留言過多被平台禁言。

Threads
圖/ Threads

Threads教學|如何連結Instagram帳號並開始使用?

步驟一:下載Threads、登入Instagram帳號

首先下載Threads,點開App,會要求與現有的Instagram(IG)帳號進行連動。有網友實測,在IG的搜尋頁面輸入「threads」,就會自動跳轉到下載Threads的頁面,但並非每位用戶都能成功。

步驟二:編輯Threads的個人資訊

可以選擇直接匯入Instagram帳號的個人資訊,包含簡介、頭貼與連結等等。如果原本的帳號有Meta驗證(藍勾勾)的話,也會一併在Threads上顯示。同時也像IG一樣可以選擇個人檔案的公開與否。

不過,也有網友認為,個人資訊綁定Instagram,不能在Threads上修改的做法,不是很方便。

步驟三:開啟Threads與Instagram之間的深度連動

系統也會詢問是否要追蹤原本在IG上的好友,如果沒空一一檢視也可以選擇一鍵「全部追蹤」。用戶在IG上封鎖的帳號,在Threads系統中也會自動同步封鎖名單。官方指出,Threads也可以限制特定對象無法提及與回覆自己的貼文,並透過加入關鍵字,過濾或隱藏版面上的留言,亦可透過點擊帳號右上角的三點功能選單來取消追蹤、封鎖、限制或檢舉他人。

此外,Threads的「用戶名稱」也綁定IG,無法在上面更改。

步驟四:開始使用!盤點Threads的6大特色

在編輯好個人資訊,以及開始追蹤好友後,就可以開始使用Threads了!以下盤點Threads的6大特色:

  1. 每篇貼文最長上限為 500 字,但內容無法修改,也就是說打錯字的話,只能刪除重新發一遍。
  2. 貼文中可加入圖片,最多10張(gif圖也可以放)
  3. 最長可以放 5 分鐘的影片,也可分享連結
  4. 雖然號稱是與推特打對盤的社群平台,但並不允許色情內容的出現。
  5. 平台整體以白色調為主,可以對追蹤者的串文點愛心、留言、轉發、引用,平台也會顯示推薦用戶的串文。
  6. 可以直接選擇貼文作為Instagram的限時動態或貼文,甚至也提供分享到推特的選項。
Threads
圖/ 數位時代製作

Threads風靡社群,但其實沒這麼好用?

Threads上架後,短短不到一天之內就吸引3000萬的註冊量,雖然功能與推特相似,但關鍵的「基礎建設」似乎還沒到位,要有順暢的體驗仍有限制。

限制一:無法私訊

如果在Threads上想與關注的「串友」互動,可能只能用留言或轉推了。目前Threads本身沒有沒有私訊(小盒子)功能,但Meta已經開放用戶,可以私訊到Instagram帳號。

祖克柏thread
每一個用戶都會有你是第幾位加入的名次,祖克柏是第一位Threads的使用者
圖/ 截圖自thread

限制二:無法修改貼文

在Threads打字,可要注意「應該」「因該」別打錯字了!如果打錯,Threads目前還沒有修改功能,只能刪除重發。

Threads「上線即巔峰」,5天內用戶破1億人。

Threads挾綁定Instagram用戶的方式,讓Threads甫一上架用戶數就飆漲,5天內突破破1億。就連Meta創辦人祖克柏也對「Threads速度」感到訝異,「我們甚至還沒展開促銷活動,不敢相信才過了5天。」

外媒《Search Engine Journal》並將Threads與ChatGPT、TikTok、Instagram達到1億用戶數所花的天數比較:

・ Instagram:2年半
・ TikTok:9個月
・ ChatGPT:2個月
・ Threads:5天

Threads即將加入ActivityPub協議,這是什麼?

Meta在官方新聞稿中指出,正計劃未來讓Threads支援由全球資訊網協會(World Wide Web Consortium,W3C)所建立的開放社群網路傳輸協定 ActivityPub, 實現社群平台的新型態連結,彼此聯動,不會因為換平台就必須重新經營一個平台 。其他如Tumblr、Medium、WordPress與Flickr 等平台也表示正計劃支援ActivityPub協議。

Instagram負責人莫瑟里(Adam Mosseri)表示,「有一天你可能會離開Threads或者被從平台上移除。如果發生這種情況,你應該能夠將你的觀眾帶到另一個伺服器,而開放性可以實現這一點」。開放式的好處意味著新功能可以容易的加入其他開放的社群網絡,進而加快創新的步伐,但《TechCrunch》也指出,這也導致Threads未來可能要與Mastodon的其他客戶競爭。

延伸閱讀:Z世代超瘋Threads!行銷新戰場開啟,3大秘訣解鎖最夯社群「流量密碼」

Threads更多用法,數位時代IG一次看!

資料來源:InstagramTechCrunchThe New York TimesCNBC

責任編輯:錢玉紘

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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