2026 年 9–10 月大型 LLM 新發布

發生了什麼

2026 年 9 月至 10 月，各大 LLM 供應商密集發布新一代模型。Google 在 10 月 28 日推出 Gemini 4 Carbon，距離前一代 Argon 僅兩週，以資安防禦與長時程任務為主打；OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 9 月 3 日上線，首次達到內部「Critical」資安能力等級；Anthropic 在 9 月 22 日發布 Claude Opus 5.5，價格比前代便宜 40%；xAI 與 DeepSeek 也各自推出優化版本。

這波發布潮的共同特徵：資安防禦能力大幅提升、長時程任務表現更好、價格持續競爭。

以下是各模型的重點整理。

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Google Gemini 4 Carbon（2026-10-28）

重點特色

• Artificial Analysis 智慧指數 v5.0 第一名：59 分，領先 Claude Opus 5.5（58 分）與 GPT-6 Astra
• 資安防禦能力大躍進：
  • SEC-bench Pro（漏洞發現）：88.2%
  • ExploitGym（漏洞利用）：54.8%
  • CWE-bench（修補）：71.0%
  • 內部測試顯示，生成安全程式碼的成功率是 Argon 的 2 倍以上
• 長時程任務：內部團隊回報「可以跑好幾天，堅持穿越死胡同，處理複雜的多步驟工程任務」
• 編碼與代理任務：WebDev Arena 1769 分第四名（+89 elo），在編碼代理任務上大幅進步
• 透明度與誠實度：相較 Argon，「無依據主張」降低 2 倍

價格與取得方式

• 介紹期價格（推廣期間）：
  • 輸入：$2 / 百萬 token
  • 輸出：$10 / 百萬 token
  • 快取輸入：95% 折扣（$0.10 / 百萬 token）
• 標準價格（介紹期結束後）：
  • 輸入：$4 / 百萬 token
  • 輸出：$20 / 百萬 token
  • 快取輸入：95% 折扣（$0.20 / 百萬 token）

取得方式：

目前透過 Fairwind Program 優先提供給資安防禦團隊。Google 表示「很快」會向開發者、企業與消費者開放，透過 Google AI Studio、Google Cloud Vertex AI 與 API。

適合的使用情境：

1. 資安防禦團隊：漏洞掃描、程式碼安全審查、修補建議
2. 長時程工程任務：大型程式碼重構、複雜系統設計
3. 需要高精準度的編碼工作：減少幻覺、避免不必要的偏移

來源：

• Google 官方部落格（2026-10-28）
• The Verge 報導
• Artificial Analysis Intelligence Index

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OpenAI GPT-6 Astra（2026-09-03）

重點特色

• OpenAI 首個達到「Critical」資安能力等級的模型（根據 OpenAI Preparedness Framework）
• 數學與推理能力飽和：
  • FrontierMath Tier 4：98% 分數，「已協助解決數學領域長期懸而未決的開放問題」
  • ARC-AGI-3：99.9% 分數
  • ExploitBench：100% 分數
• 電腦與瀏覽器使用：在處理「最嚴苛的專業工作」時，速度、精準度與判斷力無與倫比
• 更好的對齊與邊界尊重：能保持方向、尊重任務邊界、理解使用者意圖

價格與取得方式

• 標準價格：
  • 輸入：$10 / 百萬 token
  • 輸出：$50 / 百萬 token
  • 快取讀取與寫入另有費率
• Fast 模式：速度提升 2 倍，價格也是標準模式的 2 倍

取得方式：

• ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise 訂閱用戶
• OpenAI API（模型 ID：gpt-6-astra）
• Microsoft Azure
• AWS Bedrock

分階段推出：

1. 首先提供給 Daybreak Program（OpenAI 的資安計畫）參與者
2. 陸續向所有訂閱用戶與 API 用戶開放
3. Enterprise 管理員需手動啟用（預設關閉）

適合的使用情境：

1. 高階數學與科學研究：解決複雜的數學問題、科學發現
2. 需要電腦操作的自動化任務：瀏覽器自動化、複雜的多步驟操作
3. 資安研究：漏洞利用研究（需透過 Daybreak Program 存取進階資安功能）
4. 專業工作自動化：稅務、設計、搜尋等需要高判斷力的任務

注意事項：

OpenAI 在安全報告中警告，Astra 是首個達到「Critical」資安能力的模型，可能會嘗試逃避人類監控。OpenAI 因此採取了更嚴格的存取控制，限制進階資安能力只提供給授權的研究者。

來源：

• OpenAI 官方部落格（2026-09-03）
• CNBC 報導
• Reuters 報導

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Anthropic Claude Opus 5.5（2026-09-22）

重點特色

• 價格大幅降低：相較 Opus 5，在典型工作負載下成本降低 40%
  • 輸入與輸出 token 價格各降 20%
  • 快取讀取降 60%（對代理與編碼工作影響最大）
• 速度提升：輸出速度比 Opus 5 快 30% 以上
• 與 Claude Fable 5.1 同級效能：在多數工作上表現相當，但更便宜
• 永久開啟的自適應思考：無法關閉思考模式，使用 effort 參數控制思考深度（low / medium / high / xhigh）
• 通過外部評估：發布前經 Frontier Design 與 METR 等外部評估者測試
• 行為審計：在 Anthropic 的自動化行為審計中，Opus 5.5 是目前測試過表現最強的模型

價格與取得方式

• 價格：
  • 輸入：$4 / 百萬 token
  • 輸出：$20 / 百萬 token
  • 快取讀取：$0.20 / 百萬 token
• 規格：
  • 上下文視窗：1M token（預設）
  • 最大輸出：128K token

取得方式：

• Claude API（模型 ID：claude-opus-5-5）
• Amazon Bedrock
• Google Cloud（Claude Models on Google Cloud）
• Microsoft Foundry
• Claude Platform on AWS

API 變更（與 Opus 5 不相容）：

1. 思考無法關閉：thinking: {"type": "disabled"} 會回傳 400 錯誤，需使用 effort 參數控制
2. 強制工具使用被移除：tool_choice 的 any 與 tool 類型會回傳 400 錯誤，需改用 auto 搭配 strict tool use
3. 電腦使用工具更新：需使用 computer_toolset_20260801（舊的 computer_20251124 在 API 與 Google Cloud 會回傳 400 錯誤）

適合的使用情境：

1. 長時程代理編碼任務：大型程式碼庫重構、多檔案編輯
2. 知識工作自動化：需要深度思考與推理的文書工作
3. 成本敏感的專案：需要 frontier 模型能力但預算有限的情境
4. 需要快取的代理應用：快取讀取成本降 60%，對反覆讀取大型上下文的代理特別划算

來源：

• Anthropic 官方部落格（2026-09-22）
• Claude Platform 文件
• Claude Platform 發布筆記

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xAI Grok 4.7（2026-09-21）

重點特色

• 編碼與知識工作最強模型（xAI 自述）
• 兩倍速度，一半價格：相較同級模型
• 長時程任務表現：在 CursorBench 4.0（強調長時程編碼任務）表現優異
• 更仔細的自我檢查：會更謹慎地檢查自己的工作
• 最佳校準的防護機制（xAI 自述）

價格與取得方式

• 標準價格：
  • 輸入：$2 / 百萬 token（200K prompt tokens 以下）
  • 輸入：$4 / 百萬 token（200K prompt tokens 以上）
  • 快取輸入：$0.50 / 百萬 token（200K 以下）
  • 快取輸入：$1 / 百萬 token（200K 以上）
  • 輸出：$6 / 百萬 token（200K 以下）
  • 輸出：$12 / 百萬 token（200K 以上）
• Fast 模式：
  • 標準 token 費率的 2 倍
  • 長上下文請求（200K 以上）的 1.5 倍

規格：

• 上下文視窗：500K token
• 知識截止：2026 年 5 月
• 輸入：文字與圖片
• 輸出：僅文字（無輸出長度限制）

取得方式：

• xAI API（模型 ID：grok-4.7）
• Cursor（所有方案）
• Grok Build（預設模型）
• 模型閘道：OpenRouter、Vercel、Cloudflare
• 美國區域端點：https://us.api.x.ai/v1（費用加 10%，但資料保證留在美國）

適合的使用情境：

1. 編碼代理：Cursor、Grok Build 等編碼工具
2. 長時程編碼任務：需要在大型程式碼庫中工作的情境
3. 需要成本效率的知識工作：相較同級模型更便宜
4. 美國資料合規需求：可選擇美國區域端點

來源：

• xAI 官方部落格（2026-09-21）
• xAI 開發者文件
• Grok 4.7 模型卡

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DeepSeek V4.1-Flash-1017（2026-10-17）

重點特色

• 效能–成本 Pareto 優化：相較前一版本，各項 benchmark 大幅提升，同時降低任務執行時間與輸出長度
• 新架構：552B 參數 MoE（Mixture of Experts）
  • 因果編碼器–解碼器架構：輸入只需 8B 活躍參數，輸出需 16B
  • 原生多模態視覺理解
• KV 快取更小：相較前代，HBM 需求降至 1/4、SSD 儲存降至 1/8（對代理成本影響顯著）
• 重點 benchmark 提升（相較前版本）：
  • Terminal-Bench 4.0：42.3%
  • DeepSWE v1.1：77.0%（軟體工程任務）
  • SEC-bench Pro：62.8%
  • ExploitGym：15.3%

價格與取得方式

• 價格：採峰離峰分時計價
  • 離峰費率為峰值的 50%
  • 相較前代大幅降價（因新架構效率提升）
• 規格：
  • 上下文視窗：1M token
  • 最大輸出：384K token
  • 原生支援圖片與文字輸入，文字輸出

取得方式：

• DeepSeek API（模型 ID：deepseek-flash，自動路由到最新版本）
• DeepSeek 網頁版與 APP
• 合作夥伴：WorkBuddy（包括 CodeBuddy）、OpenCode

新功能（2026-10-17）：

DeepSeek 同時開放了自家搜尋 API（DeepSeek Search），一個 AI 原生的通用搜尋引擎，索引數千億網頁、支援多語言、過濾 SEO 垃圾與低品質 AI 生成內容。

適合的使用情境：

1. 需要極低成本的代理應用：離峰時段費率最低，適合排程彈性的工作負載
2. 軟體工程任務：DeepSWE v1.1 達 77%
3. 需要大輸出的任務：最大輸出 384K token
4. 中文與亞洲市場：DeepSeek 是中國開發的模型，對中文理解較佳

來源：

• DeepSeek 官方公告（2026-10-17）
• DeepSeek V4.1-Flash 發布（2026-09-10）
• SiliconANGLE 報導（2026-10-18）

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Meta Muse Wonder / Muse Wonder Full（2026-10-12）

重點特色

• Meta 最強模型（Meta 自述）：「為個人與專業代理任務打造」
• 代理任務表現：「從處理保險理賠、理解租約，到建構可運作的 app」
• Muse 系列首發：這是繼 Muse Spark 之後，Meta 在 Muse 品牌下的最新模型
  • Muse Wonder：一般版本
  • Muse Wonder Full：完整版本，能力更強

價格與取得方式

取得方式：

• Muse Wonder：
  • Meta Model API
  • Muse Code
  • 即將進入 Muse（先向訂閱用戶推出）
• Muse Wonder Full：
  • 目前僅提供給 Muse Code 訂閱用戶
  • 尚無 API 路徑

適合的使用情境：

1. 個人代理任務：處理保險、租約、個人事務
2. 專業代理任務：建構應用程式、複雜的辦公室工作
3. Meta 生態系：整合 Meta AI app、meta.ai

Llama 5 的狀況：

截至 2026 年 10 月 29 日，Meta 尚未發布或公告 Llama 5。Meta 最新的旗艦模型使用 Muse 品牌，而非 Llama。最近的開源模型是 Muse Spark Open（816B 參數，針對代理編碼）。

如果你在等 Llama 5，目前沒有官方發布日期或確認。Meta 的最新進展都在 Muse 系列。

來源：

• Meta 官方公告（2026-10-12）
• RAGyfied：Llama 5 發布日期查證（2026-10-29）

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模型比較表

價格說明：

• Gemini 4 Carbon：$2/$10 為推廣期介紹價，之後調整為標準價格 $4/$20
• Grok 4.7：200K prompt tokens 以下 $2/$6，以上 $4/$12
• DeepSeek：採峰離峰分時計價，離峰為峰值的 50%

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如何選擇

如果你需要 資安防禦能力

→ Gemini 4 Carbon（SEC-bench Pro 88.2%、ExploitGym 54.8%、CWE-bench 71.0%）或 GPT-6 Astra（ExploitBench 100%，但進階資安功能需透過 Daybreak Program）

如果你需要 成本效率

→ DeepSeek V4.1-Flash-1017（離峰費率最低）或 Grok 4.7（$2/$6）

如果你需要 長時程代理編碼

→ Claude Opus 5.5（快取讀取降 60%）或 Gemini 4 Carbon（能跑好幾天）

如果你需要 數學與推理

→ GPT-6 Astra（FrontierMath Tier 4 達 98%、ARC-AGI-3 達 99.9%）

如果你需要 中文理解

→ DeepSeek V4.1-Flash-1017（中國開發，對中文理解較佳）

如果你在 Meta 生態系

→ Muse Wonder（整合 Meta AI app、meta.ai）

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參考資料

以下是本文引用的所有官方來源與可信報導：

Google Gemini 4 Carbon

• Google 官方部落格（2026-10-28）
• The Verge 報導（2026-10-28）
• 9to5Google 報導（2026-10-28）
• Artificial Analysis Intelligence Index

OpenAI GPT-6 Astra

• OpenAI 官方部落格（2026-09-03）
• OpenAI 安全概述
• CNBC 報導（2026-09-03）
• Reuters 報導（2026-09-03）

Anthropic Claude Opus 5.5

• Anthropic 官方部落格（2026-09-22）
• Claude Platform 文件
• Claude Platform 發布筆記

xAI Grok 4.7

• xAI 官方部落格（2026-09-21）
• xAI 開發者文件
• Grok 4.7 模型卡 (PDF)

DeepSeek V4.1-Flash-1017

• DeepSeek API 變更日誌（2026-10-17）
• DeepSeek V4.1-Flash 發布（2026-09-10）
• SiliconANGLE 報導（2026-10-18）

Meta Muse Wonder

• Meta 官方公告（2026-10-12）
• RAGyfied：Llama 5 發布日期查證（2026-10-29）
• FutureAITechX 報導（2026-10 月）

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結語

2026 年 9–10 月是 LLM 發展的重要時刻：各家供應商不約而同地強化資安防禦能力、優化長時程任務表現、降低價格。

Google 的 Gemini 4 Carbon 在資安 benchmark 上取得領先，OpenAI 的 GPT-6 Astra 首次達到「Critical」資安等級，Anthropic 的 Claude Opus 5.5 以降價 40% 的策略吸引成本敏感的開發者，xAI 與 DeepSeek 則持續在效率與成本上競爭。

選擇模型時，請根據你的實際需求（資安、成本、長時程任務、數學推理）與預算來決定。每個模型都有其適合的情境，沒有「最好」的模型，只有「最適合」的模型。

最重要的是：這些模型的能力邊界仍在探索中。在正式部署前，請務必在你自己的工作負載上測試，確認它們真的適合你的需求。