Google 在 2026 年 4 月推出的 Gemma 4 開放權重模型，26B 與 31B 兩個版本可以透過 Google AI Studio 免費呼叫，不用綁信用卡就能用 API 跑。這篇文章實測兩個模型的速度與品質差異，整理 RTX 與 Mac 本地部署需要的 VRAM 與大致價格，示範 Python 呼叫的完整程式碼與實際輸出，並且說明怎麼把 Gemma 4 接到 OpenClaw、opencode、Claude Code 等 Agent CLI。適合想用開放權重模型但不想自己買高階顯卡的開發者參考。
Google AI Studio 免費跑 Gemma 4 教學｜實測 26B／31B 大語言模型
OpenAI GPT-5.5 發表｜Benchmark 提升、三種入口與 API 價格解析
OpenAI 在 2026-04-23 發表 GPT-5.5，距前代 GPT-5.4 只有六週，代號 Spud。這代主打 agentic coding、computer use 與長上下文理解，Terminal-Bench 2.0 達 82.7%、MRCR v2 長上下文從 36.6% 跳到 74.0%。本文整理發表脈絡、NVIDIA 硬體合作、各項 benchmark 提升幅度、ChatGPT／Codex／API 三種入口差異，以及 API 翻倍定價對開發者的影響，並對比 Opus 4.7 隱性 tokenizer 漲價事件。
Harness Engineering｜AI Agent 從提示詞工程、上下文工程演進的新顯學
Harness Engineering（駕馭工程）是 AI Agent 開發的最新顯學，承接了 Prompt Engineering（提示詞工程）與 Context Engineering（上下文工程）兩個世代留下的成果。這篇用三個時期的脈絡，講清楚 Harness Engineering 為什麼出現、解決哪些 Prompt 跟 Context 處理不了的問題，並說明舊名詞淡出不是退流行，而是成熟地融入產品，過去學的知識從來不會浪費。
MarkItDown 教學｜微軟開源文件轉 Markdown 工具，LLM 與 RAG 必備
MarkItDown 是微軟開源的 Python 工具，能將 PDF、Word、Excel、PowerPoint、圖片、音訊、HTML 等超過 29 種格式轉換成 Markdown。對於需要建立 RAG 知識庫、餵資料給 LLM 分析、或是批次處理大量文件的開發者來說，MarkItDown 提供了簡單的 CLI 與 Python API，幾行程式碼就能完成轉換，還支援 OCR 與語音轉文字等進階功能。
Ollama 入門教學｜本地大語言模型新手指南（Windows／Linux／macOS）
近年 AI 大語言模型（LLM）百花齊放，大多數人接觸到的方式仍是透過雲端 API，例如 ChatGP、Gemini、 Claude、Grok、Deepseek等，雖然方便，但可能會受限於費用、額度、網路延遲，資料隱私等問題，希望可以在自己的電腦上執行。Ollama 讓我們能在自己的電腦上直接執行 LLM，不需要依賴雲端輕鬆體驗離線大模型，之後還能結合 AI Agent、MCP 或是 AnythingLLM 整合介面。這篇文章會教學在 Windows / Linux / macOS 安裝 Ollama、下載模型，選適合自己電腦的模型大小。