華碩集團旗下台智雲推出全新升級推理模型 FFM-Mistral-Small-3.1-24B-Reasoning（福爾摩沙大模型FFM），融合台灣價值觀與在地場景模型推理能力優化，展現卓越的推理與任務理解能力。模型支援多模態理解與垂直場域應用，滿足政府與企業在導入自主、可控、可信賴 AI 解決方案上的核心需求，加速 Agentic AI 應用落地，開啟主權 AI 發展新篇章。
▲FFM-Mistral-Small-3.1-24B-Reasoning 融合台灣價值觀與在地場景模型推理能力優化，支援多模態理解、Hybrid Thinking模式與垂直場域應用。
台智雲總經理吳漢章表示：「該模型支援彈性的雲端與地端部署選項，能有效確保資料主權與機敏資訊安全。多模態理解模型也可依據各國需求建置符合當地的語言與文化去優化，協助各國政府推進主權 AI 能力建設，並賦能企業應用在地化、自主可控的 AI 模型，加速邁向 Agentic AI 的實務應用。」
華碩電腦協理暨台智雲技術長陳忠誠表示：「台智雲持續優化全球最新開源模型，致力提升模型的本地化與商業應用價值，提供穩定且持續的商業支援服務，消除模型停滯或升級難題，並強化企業導入 AI 的信心與永續性，也加速推進企業 Agentic AI 應用的布局。」
台智雲持續打造多種開源可信賴的福爾摩沙大模型（FFM），今年繼推出Llama3.3-FFM 70B、FFM-Embedding-v2之後，此次重磅推出FFM-Mistral-Small-3.1-24B-Reasoning，透過模型蒸餾及強化式學習技術訓練的輕量化模型，有效降低硬體門檻和運算成本。除了支援繁體中文外，特別針對台灣在地知識、多輪邏輯推理、任務分解與數據理解進行強化，於TMMLU+（繁體中文台灣在地知識驗證集）可達76.32%，推理與任務理解能力評測表現都大幅優於原生模型。
▲FFM-Mistral-Small-3.1-24B-Reasoning 具備多模態理解台灣在地場景和推理能力，可識別台灣景點圖片，同時利用推理能力深度解決複雜的任務。
FFM-Mistral-Small-3.1-24B-Reasoning是FFM首個支援Hybrid Thinking模式的模型，使用者可依場景彈性啟動推理流程，靈活調整效能與資源配置，大幅提升模型的通用推理能力。此外，此模型亦可針對政府及產業的情境進行特別強化，以提升其推理解決問題的能力。
隨著 Agentic AI 成為下一波人工智慧革新的關鍵趨勢，台智雲將持續深化模型推理、多模態能力與主權 AI 佈建經驗，結合雲地整合的部署彈性與開源模型優化實力，致力為政府與產業提供穩定可靠、永續演進的 AI 解決方案。 |
收藏
分享
分享
提升卡
置頂卡
沉默卡
喧囂卡
變色卡
顯身卡
