AI 趨勢日報：2026-02-14

目前的 Coding LLM 面臨三大老問題：

痛點 1：互動節奏太慢

你問一句、模型想一下、再回你一大段。寫程式是連續的小步迭代（改一行 → 跑測試 → 再改），不是一次性作文。

痛點 2：上下文越長，越像在拖水泥

把 repo、log、錯誤堆疊塞進去，模型就開始變慢，甚至因為 KV Cache 爆掉 VRAM 或開始抖動延遲。

痛點 3：高吞吐與高可靠往往二選一

用 batching 把吞吐拉高，尾延遲會爆；用更猛的 GPU，成本爆；用更小模型，品質爆。

舊解法

通常是用更小的 code model 搭配激進快取，或把需求拆成多個工具鏈（檢索/RAG、lint、測試）讓模型少想一點。但這些方案在互動節奏上仍然不像 IDE——你還是在「等模型」。Codex-Spark 這次的核心訊號是：它把等待感壓到幾乎消失。

官方訊號

在 Cerebras WSE-3 上可達約 1000 tokens/sec。

關鍵指標

• TTFT（首 token 延遲）：使用者送出後第一個 token 多快回來
• tokens/sec（穩態吞吐）：持續生成速度
• p95/p99 latency（尾延遲）：尖峰流量下最慢那 1% 的表現
• 加分指標：cost/1M tokens、peak VRAM/RAM（若自架）

對比

與現有 coding LLM serving（vLLM/TGI/自建 GPU）相比，最大差距往往不是平均吞吐，而是尖峰下的可用性。

30 分鐘驗證菜單

• 挑 20 個團隊常遇到的 bugfix（或用 SWE-bench 子集）
• 量測 TTFT、tokens/sec、p95 端對端延遲、成功率（測試通過比例）
• 及格線：TTFT 下降 ≥30% 且 p95 不惡化；或同成功率下成本下降 ≥25%

環境需求

macOS/Windows/Linux 皆可（API 型）；若自建推理建議 Linux。推論框架（自建對照）：vLLM / TGI。權重格式：API 服務（無法取得權重），重點是測端對端延遲。

最小 PoC

input: repo_path, bug_report
ctx = pack(repo_snippets, recent_logs, tests)
plan = codex_spark("propose minimal fix + tests", ctx)
apply_patch(repo_path, plan.diff)
result = run_tests(repo_path)
output: {diff, test_result, latency_metrics}

驗測規劃

用團隊真實 ticket（20~50 個）加 1 個公開基準（HumanEval 或 SWE-bench 子集），量測 TTFT、tokens/sec、p95 端對端延遲、每 ticket 平均互動輪數、修復成功率。

常見陷阱：

• 只看 tokens/sec 忽略 TTFT → 會發現「很會噴字但第一個字很慢」
• Batching 拉高吞吐卻炸尾延遲 → 團隊尖峰時段直接卡死
• 工具鏈 I/O 才是瓶頸 → 改檔/跑測試慢，模型再快也沒用

上線檢核清單：

• 觀測：TTFT、p95 latency、失敗率、每任務輪數
• 成本：token 用量、cache 命中率、尖峰 QPS 上限
• 風險：敏感程式碼外流、提示注入（prompt injection）
• 維運：模型版本變更策略、fallback（慢但穩的模型）、回滾流程
• 品質：強制跑測試、lint、靜態掃描（SAST）門檻
• 合規：審計紀錄（誰讓模型改了什麼檔）

競爭版圖：

• 直接競品：GitHub Copilot、Anthropic Claude for coding、各家 coding agent
• 間接競品：本地 IDE 智慧補全、靜態分析工具
• 替代的是交付速度與互動摩擦，而非單純模型能力

護城河類型：

• 工程護城河：低延遲/高吞吐 serving、工具鏈整合、服務可靠度
• 生態護城河：開發者習慣綁定——一旦把流程全改成它的節奏，切換成本極大

定價策略（推測）

更像是把「即時編碼」做成高價值入口，以 API/座席費加上企業管控能力來綁定客戶。

企業導入阻力：

• 程式碼與資料外流風險（尤其是私有 repo）
• SLA 與審計需求（誰改了什麼、能不能追溯）

第二序影響：

• 成本下降/速度上升 → 軟體價格戰 → 交付毛利被壓扁
• 即時編碼普及 → 「寫 code」變便宜 → 真正值錢的變成需求定義與驗證能力

判決：革命（但革命點在系統工程，不是模型智商）

tokens/sec 實際可測、只要 TTFT/p95 也一起下降就會改變工作流、社群已在討論硬體/吞吐/延遲而非單純「好不好用」。

理論物理（尤其是振幅/散射理論）的痛點非常硬：

痛點 1：符號推導超長，錯一個符號整段崩

這不是寫作文，是在做「符號機械」，人類很容易在長推導裡犯微小錯誤。

痛點 2：探索空間巨大

你要嘗試不同的表示、不同的假設、不同的中間引理，很多路都走不通，但你不知道哪條路會通。

痛點 3：可驗證性要求極高

猜想再美，最後都要回到可檢驗、可同行審核的形式。

舊解法

人類研究者搭配電腦代數系統（CAS，如 Mathematica/SymPy），或用自動定理證明與形式化方法，但前置成本很高（把問題翻成形式語言就很痛）。這次的訊號是：LLM 開始能在「提出候選推導路線 → 人類/CAS 驗證」的迴圈裡產生真正的增量價值。

這類成果的「跑分」不是 MMLU，而是可重現性與可檢驗性：

關鍵指標：

• 能否用論文給的條件重現推導（repro）
• 能否用數值抽樣驗證等式/振幅關係（quick check）
• 推導步驟是否可被 CAS 驗證（symbolic check）

對比

傳統 CAS 很強但不會「提路線」；人類很會提路線但嘗試成本高。這次是把「提路線」外包給模型。

30 分鐘驗證菜單：

• 用論文核心等式做 50~200 組隨機參數抽樣，檢查兩邊是否一致
• 若有符號形式，嘗試用 SymPy/Mathematica 化簡到 0
• 及格線：隨機抽樣全過 + CAS 能化簡過一部分關鍵式 → 才把它當「真」

環境需求

Linux/macOS/Windows 均可，Python 3.10+，主要依賴 sympy/numpy（數值抽樣）或 Mathematica（若有授權）。模型使用 GPT-5.2 API，重點是把它當 proposer 而非 verifier。

最小 PoC：

input: equation_from_paper, parameter_sampler
for i in 1..N:
  params = sample()
  lhs = eval_numeric(equation.lhs, params)
  rhs = eval_numeric(equation.rhs, params)
  assert |lhs-rhs| < eps
output: pass_rate, worst_error

驗測規範（科研版）

跑論文關鍵等式的數值抽樣加 CAS 化簡，最小成本 CPU 即可（N=200 抽樣通常很快），及格線 pass_rate=100% 且 worst_error < 1e-8。

常見陷阱：

• 看起來像推導，其實是語言流暢的幻覺（尤其在符號繁複處）
• 隱含假設沒寫出來（domain/branch cut/正則化條件）導致驗證時對不上
• 抽樣太弱（只抽到「剛好成立」的區域），需注意覆蓋範圍

科研導入檢核清單：

• 觀測：候選步驟命中率、驗證通過比例、每次探索節省時間
• 成本：人類審核時間、驗證運算量
• 風險：錯誤結果被當真、引用污染
• 維運：prompt/流程版本化、可重現筆記（notebook）、固定驗證腳本
• 合規：論文署名與貢獻說明（學術倫理）
• 回滾：任何結論都能回溯到「驗證腳本 + 參數」

競爭版圖：

• 直接競品：各家「AI for Science」與研究助理產品
• 間接競品：CAS 工具（Mathematica、SymPy）、數值模擬平台
• 替代的是研究探索速度（time-to-insight）

護城河類型：

• 工程護城河：把 proposer-verifier 工作流產品化
• 合規護城河：學術與企業研究的可追溯性（auditability）

商業模式（推測）

賣的是「研究迭代速度」與「研究流程平台化」，而非單點模型呼叫。

企業導入致命問題：

• 機密研究資料能不能不出域？
• 產出能不能審計、可重現？
  → 這會逼廠商把「科研用 AI」做得更像工程系統，而非聊天機器人。

第二序影響：

• 科研成本下降 → 中小團隊也能做原本只有大實驗室做得起的探索
• 「假設生成」變便宜 → 驗證能力（工具、人才、流程）成為新瓶頸

判決：革命（但前提是驗證流程跟上）

產出已落到可審核的 arXiv 結果、社群高熱度討論、最關鍵的「可檢驗性」路徑清楚。

以前的 LLM（包括 Gemini 2 Pro）雖然能讀百萬 token，但在處理「多步邏輯推理」時常掉鏈子。比如你讓它設計一個完整的 API 架構，它往往顧頭不顧尾，因為它是在「預測下一個字」而不是「規劃全局」。

舊解法

大家以前用 RAG（外掛知識庫）或 ReAct（讓模型自言自語）來硬湊推理能力，但這增加了延遲，且模型常會在中間步驟「發呆」或走偏。

根因解法

Gemini 3 Deep Think 直接把「思考過程（Reasoning Trace）」納入訓練目標，模型學會的不只是答案，而是「如何拆解問題」——這是從架構層級解決推理問題，而非在推論時用 prompt 技巧來補。

指標

在 GPQA（研究生級 Google-Proof Q&A）和 MATH-500 上表現突出。

對比

據稱比 GPT-5（Turbo 版）高出 4.2%，且在程式碼重構任務（SWE-bench Verified）上解決率突破 60%。

30 分鐘自測菜單：

• 測什麼：拿一道 LeetCode Hard 題目，把變數名稱全部混淆（Obfuscated），看它能否還原邏輯
• 成本：Gemini Advanced 訂閱帳號（約 $20/月）
• 及格線：不僅要寫對程式碼，還要能解釋出「為什麼這個變數是 accumulator」

環境需求

目前僅透過 Google AI Studio 或 Vertex AI API 存取。

pip install -U google-generativeai

Model ID：gemini-3-deep-think-001

最小 PoC（Python）：

import google.generativeai as genai
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-deep-think-001')
# 關鍵：開啟思考模式
response = model.generate_content(
    "設計一個能抗 100k QPS 的 Redis 快取策略",
    generation_config={"thinking_mode": "enabled"}
)
print(response.thinking_trace)  # 查看思考過程
print(response.text)

驗測重點

關注 Tokens/sec（生成速度）與 Thinking Time（思考耗時）。通常思考時間越長，程式碼品質越高，但 API 費用也越貴。

常見陷阱：

• 過度思考（Over-thinking）：問它「1+1 等於幾」，它可能會從皮亞諾公理開始推導，浪費 token 費用
• 拒絕回答：安全對齊極嚴，涉及稍微敏感的系統架構漏洞問題可能被拒絕

導入檢核清單：

• 延遲敏感度確認（能接受 >5 秒 TTFT 嗎？）
• 成本預算（推理 token 價格通常是輸出的 3-5 倍）
• 錯誤回退機制（逾時時 fallback 到 Gemini 2 Flash）

競爭版圖：

• 直接競品：OpenAI o1/o3 系列
• 間接競品：垂直領域程式碼審計工具（Snyk、SonarQube）——Deep Think 試圖用通用智能取代專用靜態分析

護城河

• 工程護城河：能把這麼大的推理模型做到在 Vertex AI 上穩定服務，且延遲控制在可接受範圍，是 Google TPU 叢集的暴力美學，小廠學不來。

定價策略

按「思考時長」或「推理 token」計費，改變了以前只算輸入/輸出的模式，變成「算力租賃」。

企業導入阻力

企業採購會問「我怎麼知道它在思考什麼？」。黑盒子的思考過程是合規噩夢。Google 提供了 thinking_trace 的部分視覺化，但核心權重邏輯依然不透明。

判決：革命（對開發者而言）

• 它把「Prompt Engineering」變成「Problem Definition」，你不再需要寫 CoT prompt，模型自帶 CoT
• Agentic Vision 讓自動化測試工具（RPA）面臨被淘汰的風險

開源模型（如 Llama 3 70B）雖然強大，但要跑起來至少要雙卡 3090/4090。小模型（8B）又不夠聰明。開發者夾在「智商」和「顯存」中間兩難。

舊解法

大家用 GGUF 量化到 4-bit 甚至 2-bit，犧牲精度換取能在有限硬體上運行。

根因解法

MiniMax M2.5 採用極致的 MoE 稀疏激活架構，雖然總參數量大，但每次推理只激活一小部分，加上 KV Cache 壓縮技術，讓 128k 長文本也能在單張 24GB 顯卡上穩定運行。

指標

HumanEval（Python 程式碼）和 C-Eval（中文知識）。

對比

據 Reddit 用戶實測，M2.5（32B MoE）在代碼能力上追平 Qwen 2.5 72B，但推理速度快了 2 倍。

驗證菜單：

• 環境：單張 NVIDIA RTX 3090（24GB）或 4090
• 工具：llama.cpp 最新版（需支援 M2.5 的 tensor split）
• 指令：

./main -m minimax-m2.5-moe-Q4_K_M.gguf -n 512 -p "寫一個貪食蛇遊戲"

• 及格線：生成速度 > 30 t/s，且遊戲能直接運行

環境需求：

• 下載 GGUF：huggingface-cli download MiniMax/M2.5-GGUF
• 運行框架：推薦 vLLM（伺服器端）或 Ollama（本地端）

最小 PoC（Ollama）：

建立 Modelfile：

FROM ./minimax-m2.5.gguf
SYSTEM "You are a helpful coding assistant."
PARAMETER num_ctx 32768

ollama create m2.5 -f Modelfile
ollama run m2.5

常見陷阱：

• Prompt 格式敏感：必須嚴格遵守 ChatML 或官方指定的 prompt template，否則 MoE 路由會錯亂，輸出亂碼
• 量化損失：低於 Q4_K_M 的量化版本在程式碼生成上會顯著退化

競爭版圖：

• 直接競品：Mistral Large、Qwen 2.5、Llama 3
• 間接競品：OpenAI API——讓中小企業更有理由「自建」而非「租賃」

商業模式

開源引流，閉源賺錢。發布權重（Weights）是為了建立生態標準，真正賺錢的是自家 API 平台（Hailuo）和企業級微調服務。

判決：革命（對開源界）

這證明了中國模型廠商在 MoE 架構調優上已達世界一線水準，且願意回饋社區。這會逼迫 Meta 盡快放出 Llama 4。