Claude實測｜ChatGPT最強對手再升級：減少AI幻覺、設定人設、一口氣讀15萬字！|數位時代 BusinessNext

如果問當下最強的 AI 助手是哪個？那無庸置疑，絕對是 ChatGPT。

前不久 ChatGPT 猝不及防地故障了，直接炸出一大批重度用戶。靠它完成作業的的學生族群，一時之間面對論文無從下筆，靠它「續命」的打工人更是連班都不想上了。

今年以來，ChatGPT 每隔一段時間就會「暴斃」，號稱其最強平替的 Claude 或許是你最可靠的備選方案。

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Claude 2.1 大更新一次看

更新一：上下文長度翻倍至200K token

恰巧，近日 Claude 進行一波大更新。以往 Claude 能處理的上下文只有 10 萬 token（token 是文本處理中的最小單位，如單字或片語），現在 Claude 2.1 Pro 版能處理高達 200K 上下文。

Anthropic 官方表示，200K 上下文約等於 150000 個單字或 500 頁文本，這意味著你可以上傳代碼、財務報表、或長篇文學作品，供 Claude 進行總結、問答、預測趨勢、比較和對比多個文檔。

那它能處理漢語的能力有多強呢？我們可以以此前飽受爭議的 Yi-34B 舉例說明。同樣是發布支持 200K 超長上下文窗口版本， Yi-34B 可以處理約 40 萬漢字超長文本輸入，約等於一本《儒林外史》的長度。

在語言模型上，長上下文能夠提供更精確的用法和含義，有助於消除歧義，幫助模型生成連貫、準確度的文本，比如「蘋果」一詞出現在「摘採水果」或「新款 iPhone」上，含義就完全迥異。

值得一提的是，在 GPT-4 尚未恢復即時網路瀏覽功能之前，免費的 Claude 能夠即時訪問網頁連結並總結網頁內容，即使到了現在，也是當下 GPT-3.5 所不具備的優點。

免費版 Claude 還能讀取、分析和總結用戶上傳的文檔，哪怕碰上 GPT-4，Claude 處理文檔的表現也絲毫不遜色。

我們同時給當下網頁版的 Claude 和 GPT-4「喂」了一份 90 頁的 VR 產業報告，並詢問同樣的問題。

二者的反應速度沒有拉開差距，但免費版 Claude 的回覆反而更流暢，且答案的質量也略高，而 GPT-4 的檢索功能還會因為分頁和檢視受到限制，相當不「靈性」。

檢索只是「兒戲」，作為提高學習或工作效率的工具，我們需要的是更「聰明」的模型。當我讓它們分析 VR 行業五年後的變化格局，雖然表達的觀點都差不多，但 Claude 以富有邏輯的分點作答取勝。

更新二：降低模型幻覺，寧願表達遲疑也不會給不正確的答案

答是能答得上來，能不能答對才是關鍵。過去一年，我們目睹不少被大模型「滿嘴跑火車」坑了的悲傷案例。Anthropic 稱 Claude 2.1 的虛假或幻覺類陳述減少了 2 倍，但它也沒有給出明確的數據，以至於輝達科學家 Jim Fan 提出質疑：「最簡單實現 0% 幻覺的解決方案就是拒絕回答每一個問題。」

Anthropic 還設計了很多陷阱問題來檢驗 Claude 2.1 的誠實度。多輪結果表明，遇到知識的盲區，Claude 2.1 更傾向於不確定的表達，而不是生造似是而非的回答來欺騙用戶。

簡單點理解就是，假如 Claude 2.1 的知識圖譜裡沒有「廣東的省會不是哈爾濱」這樣的儲備，它會誠懇地說「我不確定廣東的省會是不是哈爾濱」，而不是言之鑿鑿地表示「廣東的省會是哈爾濱」。

更新三：增添新應用「工具使用」，整合API

Claude Pro 的訂閱費用約為 20 美元，使用次數達到免費版的五倍，普通用戶可以發送的消息數量將根據消息的長度有所不同。還剩 10 條消息時，Claude 就會發出提醒。

假設你的對話長度約為 200 個英語句子，每句 15-20 個單字，那麽你每 8 小時至少能發送 100 則訊息。若你上傳了像《大亨小傳》這樣大的文檔，那麽在接下來的 8 小時裡你可能只能發送 20 則訊息。

除了普通用戶，Claude 2.1 還貼心的根據開發者的需求，推出了一項名為「工具使用」的測試版功能，允許開發者將 Claude 集成到用戶已有的流程、產品和 API 中。

也就是說，Claude 2.1 可以調用開發者自定義的程式函數或使用第三方服務提供的 API ，可以向搜尋引擎查詢訊息以回答問題，連接私有數據庫，從數據庫搜尋訊息。

你可以定義一組工具供 Claude 使用並指定請求。然後 Claude 將決定需要哪種工具來完成任務並代表他們執行操作，比如使用計算器進行複雜的數值推理，將自然語言請求轉換為結構化 API 等。

Anthropic 也做出了一系列改進提供 Claude API 的開發者更好地服務，結果如下 👇
• 開發者控制台優化體驗和用戶界面，使基於 Claude API 的開發更便捷
• 更容易測試新的 prompt(輸入提示/問題)，有利於模型的持續改進
• 讓開發者像在沙盒環境中叠代試錯不同的 prompt
• 可以為不同的項目創建多個 prompt 並快速切換
• prompt 的修改會自動保存下來，方便回溯
• 支持生成代碼集成到 SDK 中，應用到實際項目中

更新四：導入系統提示功能，維持Claude人設

此外，Claude 2.1 還引入了「系統提示」功能，這是一種向 Claude 提供上下文和指令的方式，能夠讓 Claude 在角色扮演時更穩定地維持人設，同時對話中又不失個性和創造力。當然，不同於簡單 Prompt 的應用，該功能主要是面向開發者和高級用戶設計的，是在 API 使用的，而不是在網頁端使用。

和 Claude 2.0 一樣，Claude 2.1 每輸入 100 萬 token 需要花費 8 美元，比 GPT-4 Turbo 便宜了 2 美元，輸出為 24 美元，比 GPT-4 Turbo 便宜了 6 美元。適用於低延遲、高吞吐量的 Claude Instant 版本每輸入 100 萬 token 需要收費 1.63 美元，輸出為 5.51 美元。

是ChatGPT殺手還是平替?

就目前而言，雖然 Claude 2.1 表現很強悍，但仍只能充當 ChatGPT 當機的替代品，想要顛覆 ChatGPT 還有很長的路要走。打個不太嚴謹的比方，Claude 2.1 就像是丐版的 GPT-4。

以 Claude 2.1 Pro 最擅長的 200K 為例，儘管 Claude 2.1 Pro 理論處理能力上要比 128K 的 GPT-4 Turbo 更強，但實際結果顯示，在需要回憶和準確理解上下文的能力上，Claude 2.1 Pro 還是要遠遜色於 GPT-4 Turbo。

OpenAI 開發者大會之後，網友 Greg Kamradt 曾對 GPT-4-128K 的上下文回憶能力進行了測試。透過使用 Paul Graham（美國著名程式設計師）的 218 篇文章湊了 128K 的文本量，他在這些文章的不同位置（從文章頂端 0% 到底部 100%）隨機插入一個語句：「在陽光明媚的日子裡，在多洛雷斯公園吃三明治是在舊金山的最佳活動。」

然後他讓 GPT-4 Turbo 模型搜尋這個語句，並回答有關這個語句的相關問題，最後採用業界常用的 LangChain AI 評估方法來評估答案。

評估結果如上圖，GPT-4 Turbo 可以在 73K token 長度內保持較高的記憶準確率。倘若訊息位於文檔開頭，無論上下文有多長，它總能檢索到。只有當需要回憶的訊息位於文檔的 10%-50% 區間時，GPT-4 Turbo 的準確率才開始下降。

作為對比，該網友還提前要到了 Claude 2.1 Pro 的內測資格，並同樣做了「大海撈針」的測試。從評估的結果來看，在長達 20 萬 token（大約 470 頁）的文檔中，和 GPT-4 Turbo 一樣，Claude 2.1 Pro 文檔前部的訊息比後部的回憶效果差一些。

但 Claude 2.1 Pro 上下文長度效果較好的區間是在 24K 之前，遠低於 GPT-4 Turbo 的 73K。超過 24K 後，Claude 2.1 Pro 記憶就開始明顯下降，90K 後，效果變得更差，出錯率更是大幅度上升。

可以看到的是，隨著上下文長度的增加，GPT-4 Turbo 和 Claude 2.1 Pro 檢測的準確度都在逐漸降低。儘管 Claude 2.1 Pro 的測試覆蓋了更寬的上下文長度，但相比更實用的準確度，GPT-4 Turbo 還是 Claude 2.1 Pro 需要追趕的對象。

Claude 或許是免費版中最強的大模型之一。如果你是文字工作者，當 ChatGPT 崩潰，堪比 GPT-3.8 的 Claude 能夠解決你的燃眉之急，甚至表現得要更好。

但個性化的 GPTs、輕鬆生圖的 DALL·E3，語音交流等功能都是 ChatGPT 不可多得的護城河。在強大的 GPT-4 Turbo 面前，升級後的 Claude 2.1 Pro 版本也得敗下陣來。

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本文授權轉載自：愛范兒ifanr
責任編輯：蘇祐萱

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。

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。

「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

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