Project TAME上線!「最台AI」獲輝達算力支援,能懂「很盤」涵義,3大優勢有哪些?
Project TAME上線!「最台AI」獲輝達算力支援,能懂「很盤」涵義,3大優勢有哪些?

台灣有自己的企業用繁中AI模型了!

和碩聯合科技、長春集團、欣興電子、長庚醫院等多家企業於7月1日聯合發表「Project TAME」(TAiwan Mixture of Experts)模型開源專案,是台灣首款擁有700億參數等級的大型語言模型,將以開放原始碼的形式,號召產學界加入,力求成為目前市面上「最懂台灣產業、最懂繁體中文」的模型。

Project TAME由台大資工系、資管系協助,和NVIDIA算力支持,投入多家企業專業知識,讓Project TAME成為電子製造、石化工業、醫療、法律等產業的專業AI助手,目前推動數月,在台灣的大學學測、律師資格考試、中醫考試、導遊證照、駕照等測驗,都有領先業界的分數表現。

Project TAME 厲害在哪?

Project TAME由台大資工系副教授陳縕儂帶領的實驗室團隊協助訓練,在沒有簽約約束下,企業自發性加入合作,共有長春集團、和碩聯合科技、欣興電子、長庚醫院、科技報橘、律果科技等公司的專業人員投入訓練,讓電子製造、石化工業、醫療、法律等產業知識。

Project TAME專案負責人、和碩人工智慧發展處處長蕭安助表示,Project TAME預訓練有多達5000億個參數(token),以繁體中文資料為主,總共使用35萬個GPU(繪圖處理器)小時,由31名工程師投入,中間過程用了1285個工時,具有在地化和產業化的特色。

Project TAME
Project TAME結合產業專業知識進行專業訓練。
圖/ 台大資工系博士候選人林彥廷

優勢1:很懂台灣語境

台大資工系博士班學生林彥廷分享,目前大型語言模型多由美國資料做訓練,影響AI的意識形態和文化觀點,對於繁體中文這類小語種來說能力相當有限。

而Project TAME專為台灣繁體中文而生,甚至連網路流行語「很盤」的意思都答得出來「買東西吃虧」的答案,同時GPT-4o卻回答出完全相反的答案「價格合理」,由此可見在地化程度的差異。

優勢2:專業知識量

經過數月的訓練,Project TAME的考試成績已經超越GPT-4o、Google Gemini等美國企業的大型語言模型,包括台灣的大學學測、律師資格考試、中醫考試、導遊證照、駕照等測驗都通過,甚至有超過70分的成績表現。

Project TAME
Project TAME在多項繁體中文指標中獲得第一。
圖/ 台大資工系博士候選人林彥廷

在台灣39項綜合評測、近3000個題目中,Project TAME分數也超過所有模型,正確率相較第2名的Claude-Opus模型高出6.8%,比GPT-4o高出9.3%。

優勢3:省成本和時間

參與計劃的亞太智能機器執行長吳柏翰指出,一般企業如果要從零開始訓練10億等級的參數模型,需要耗資新台幣3.8億元,並且耗時576小時訓練。

但Project TAME作為700億參數的模型,企業導入卻只需台幣1,600萬的成本、且一次更新迭代只要花短短3.5小時,就能投入企業資料訓練,能夠降低導入的成本及時間。

Project TAME
Project TAME能節省企業訓練成本和時間。
圖/ 亞太智能

主權AI勢在必行,產官學投入訓練

AI龍頭廠商輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳多次強調「主權AI」的重要性,他認為推動第二波AI浪潮的是各國政府,因為已經開始意識到每個國家都需要建立自己的人工智慧,也就是主權AI。他主張,AI對於政治、經濟、軍事等國家事務有越來越大的影響力,國家不會希望假他人之手訓練AI。

加上語言文化的獨特性,需要在AI時代保留下來,繁體中文使用的國家、人數都少於簡體中文,若不自行訓練,各界都擔心會繁體中文逐步被取代。

而台灣的主權AI以國科會推動的TAIDE(Trustworthy AI Dialog Engine,可信任的AI對話引擎)開先例,於去年發表,以台灣文化為基礎,融入台灣語言、價值觀、習俗等元素打造,能夠理解和回應台灣用戶的需求。

如今業界響應推出Project TAME,加入語言能力以外的產業知識力量,希望提供企業發展AI更厚實的基礎。

目前,Project TAME已開放企業及開發者從 Github免費下載使用,也提供模型聊天頁面供民眾使用;亞太智能機器(APMIC)也整合Project TAME,提出聊天機器人測試頁面供搶先體驗。

延伸閱讀:如何用Gemini寫mail、做簡報、整理試算表?Google免費5堂課教你最新AI應用!

責任編輯:李先泰

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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