隨著生成式 AI 技術快速發展，我也嘗試了幾款不同的大語言模型來協助工作與日常用途，包括 Qwen 3、Gemma (Gemma 3)、Deepseek R1 以及由台灣開發的 Taide。在這篇文章中，我將分享我在使用這些模型時，特別是針對繁體中文的使用體驗與一些實用的小技巧，提供給同樣關心繁體中文支援程度的朋友參考。
💻 使用環境：中階 GPU 限制下的實測
我目前的使用環境是一張 6GB 顯示記憶體的獨立顯示卡，屬於比較中階的配置。雖然在這樣的規格下無法運行最大型的語言模型，但這些模型的「小型版本」（如 4B、7B）仍能順利跑起來，因此足以進行日常對話、協助寫作或做些技術查詢。
🔍 繁體中文體驗排名
以下是我根據實際使用體驗，針對繁體中文支援程度給出的排名與說明：
🥇 1. Qwen 3（Qwen）
Qwen 是目前我覺得對繁體中文最友善的模型之一，語句流暢、理解力佳，即使大多訓練資料來自簡體中文，卻能穩定輸出繁體字，答覆品質也很高，幾乎不用太多糾正。使用時不太會有簡體字或中國用語混入的情況。
🥈 2. Gemma 3（Gemma）
Gemma 的表現也相當不錯，語句通順且邏輯清楚，只是偶爾會出現一兩個簡體字或中國用語，但整體而言還在可接受範圍內，回應品質穩定且快速。
🥉 3. Deepseek R1
Deepseek 的回答能力不差，但默認使用簡體字，必須不斷提醒它「請用繁體中文作答」。即便如此，有時還是會偷渡簡體字或中國用語。若不主動糾正，很容易看起來像是直接從大陸語境複製貼上的內容。
🏅 4. Taide
Taide 是由台灣團隊開發、主打繁體中文支援的模型，原本我對它期望很高。但實際使用下來卻常常出現「答非所問」、「講一堆無關內容」、「亂講話講不完」的情況，雖然偶爾回答會讓人驚艷，但整體穩定性與準確率仍有明顯落差。
🛠️ 解決語言風格問題的小技巧：新同文堂外掛
由於除了 Taide 之外的模型大多是基於簡體中文語料訓練，因此不可避免會出現一些簡體字或中國用語。但我找到一個實用的小技巧 —— 使用 Firefox 的外掛程式「新同文堂」，只要點兩下，就可以把頁面上所有簡體字轉成繁體字，更酷的是，連大陸用語也會轉成台灣用語，對我這樣需要以台灣本地語言習慣來進行溝通的人來說非常方便。這也讓我在使用 Qwen、Gemma 或 Deepseek 時，不再那麼強求一定要「內建繁體」的回應。
🤠 其他用途補充
這些模型除了單純的問答外，我也會使用它們來處理下列任務：
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📝 撰寫公文、報告或系統說明文件草稿
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🧪 撰寫 Shell Script、Python 或 Bash 的小工具
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🖼️ 協助生成圖片提示語（prompt engineering）
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🗾️ 快速摘要技術文件、轉換筆記格式（如 Markdown）
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👥 模擬對話情境（客服、訓練對話、社交回應）
其中 Qwen 在邏輯理解與中文表達方面特別突出，Gemma 也適合技術性內容，而 Deepseek 處理程式碼能力不差，但需要配合「翻譯語境」的修正。
🧩 結語
雖然市面上仍缺乏一套真正「為繁體中文使用者量身打造」且回應品質穩定的開源模型，但透過小工具的搭配與選擇合適的模型，目前的開源生態已經可以滿足繁體中文使用者的大部分需求。希望未來台灣能有更多資源投入在本地語言 AI 的開發上，讓我們不只能使用中文 AI，更能使用真正「臺灣在地語言文化」導向的 AI。
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