📖 使用方式

• 選擇模型：從下拉選單選擇要使用的 LLM 模型
• System Prompt：設定角色或給模型特定指示（可選）
• Temperature：控制回應的創造性（0=精確，1=平衡，2=創意）
• Context Length：設定模型處理的上下文長度
• 功能按鈕：快速使用常用功能（翻譯、修飾、解釋、總結、範例）
• 對話歷史：系統會自動記住對話內容以維持上下文

🤖 各種 LLM 模型專長

🦙 Llama 系列

• llama3.2-vision：綜合能力強、可以解釋照片內容
• llama3：較舊版本，但仍具備良好綜合能力
• llama2：經典模型，穩定可靠

🧠 專業領域模型

• codellama：專注於程式碼理解和生成
• llama3-gradient：擅長數學和推理任務
• phi3：微軟開發的小型但高效模型
• ：阿里巴巴通義千問，專注程式碼生成與理解的小型高效模型(推薦寫程式用的雲端模型)

🌐 語言專精模型

• gemma2：Google 開發，多語言支援佳
• qwen2.5：阿里巴巴通義千問，中文能力強
• aya：專為多語言對話設計
• deepseek-r1:32b：中國發展的模型,避談政治
• gpt-oss:20b開源的OpenAI ChatGPT 模型 (推薦的本地模型)

⚡ 小型高效模型

• tinyllama：體積小速度快，適合簡單任務
• granite3：IBM 開發的輕量級模型

💡 使用技巧

• 使用 System Prompt 設定角色可獲得更一致的回應
• Temperature 值低適合事實問答，高值適合創意寫作
• 複雜任務可分步驟進行，利用對話歷史保持上下文
• 根據任務選擇合適的模型可提升效果