ACE-Bank 最新金融評測：效率與成本兼具的高性價比模型

2026年8月19日上午8:00:00

本次評測展現出 ACE-Bank 的高效率：用較少的運算成本，換取準確度接近頂尖、且更為快速的回覆。

ACE-Bank 是什麼？

ACE-Bank 是 APMIC 專為台灣金融理專情境量身打造的 AI 模型。基於最新的 Gemma-4-26B-A4B 架構，本模型深諳在地金融法規與市場邏輯，通過金融研訓院 13 類理專相關證照測驗，能提供精準、合規的財管建議與業務支援。

技術上，ACE-Bank 採用先進的混合注意力機制與長文本優化技術（p-RoPE），在維持輕量級模型的低延遲、低記憶體消耗優勢的同時，也能消化長篇複雜的法規條文與財報內容。

本次評測怎麼做？

本次評測由 6 個 AI 模型同場競技：旗艦級 gemini-3.1-pro、ACE-Bank（ACE-3-Bank）、Muse-Glimmer-30B、ACE-Bank 的未微調基礎模型 gemma-4-26B-A4B-it、gpt-oss-120b，以及 gpt-5.6-sol。每題選項於作答時隨機重排以降低模型記憶選項位置的干擾，評分則以 \boxed{選項} 格式解析模型答案。無法從回覆中解析出 A/B/C/D 選項者，原始計分一律視為答錯。

ACE-Bank 的評測成績如何？

長條圖，標題為『ACE-Bank 各科目正確率』，圖中有一條紅色橫線標示 70% 及格門檻。共列出 13 項金融證照考試科目的正確率，數值介於約 72.0% 至 94.5% 之間，包含銀行內部控制與內部稽核測驗(消費金融)84.1%、金融科技力 94.5%、進階授信 72.0%、家族信託規劃顧問師資格測驗 75.9%、銀行內部控制與內部稽核測驗(一般金融)85.5%、初階授信人員 76.9%、風險管理基本能力 82.0%、高齡金融規劃顧問師資格測驗 82.1%、信託業業務人員信託業務專業測驗 82.3%、衍生性金融商品 82.3%、永續發展基礎能力測驗 86.4%、初階外匯人員 83.8%、理財規劃人員 93.5%。右下角有 APMIC 標誌。

13 個金融證照全數通過

首先，ACE-Bank 在 13 個科目的成績全數超過 70% 及格門檻，展現其全面性的金融理專能力。

*13項科目包含：銀行內部控制與內部稽核測驗(消費金融)、金融科技力、進階授信、家族信託規劃顧問師資格測驗、銀行內部控制與內部稽核測驗(一般金融)、初階授信人員、風險管理基本能力、高齡金融規劃顧問師資格測驗、信託業業務人員信託業務專業測驗、衍生性金融商品、永續發展基礎能力測驗、初階外匯人員、理財規劃人員

表格，標題為『ACE-Bank 微調前後準確率比較』，比較 gemma-4-26B-A4B-it 與微調後的 ace-bank-0804 在 13 項金融評測類別中的準確率與差異百分點。多數科目皆呈正向提升，例如銀行內部控制與內部稽核測驗(消費金融)由 66.46% 提升至 84.08%(+17.62%)、銀行內部控制與內部稽核測驗(一般金融)由 67.23% 提升至 85.54%(+18.31%)、初階授信人員由 61.92% 提升至 76.92%(+15.00%)；僅金融科技力(-1.17%)與永續發展基礎能力測驗(-1.00%)微幅下降。右下角有 APMIC 標誌。

微調成效顯著：比自身基礎模型提升 11.34%

若與微調前的 gemma-4-26B-A4B-it 相比，微調前答對率僅 74.71%，微調後提升至 83.18%，進步達 11.34 個百分點；這證明 APMIC 針對金融理專場景的領域微調確實帶來顯著的準確度提升。

長條圖，標題為『ACE-Bank 與其他模型之答對率比較』。圖中顯示各模型正確率：ACE-Bank 81.7%、gemini-3.1-pro 92.3%、Muse-Glimmer-30B 72.9%、gemma-4-26B 71.5%、gpt-oss-120b 68.0%、gpt-5.6-sol 91.2%。右下角有 APMIC 標誌。

答對率領先同量級模型，緊追旗艦級模型

本次評測中，六個模型的答對率分別為：gemini-3.1-pro（92.3%）、gpt-5.6-sol（91.2%）、ACE-Bank（81.7%）、Muse-Glimmer-30B（72.9%）、基礎模型 gemma-4-26B-A4B-it（71.5%）、gpt-oss-120b（68.0%）。ACE-Bank 排名第三，領先同量級的輕量模型約 9 至 14 個百分點，落後 gemini-3.1-pro 與 gpt-5.6-sol 9.5 至10.6 個百分點。

散佈圖，標題為『ACE-Bank 輸出速度居冠，同時維持中高準確度』。橫軸為速度分數(60÷平均單題延遲秒數),縱軸為正確率。ACE-Bank 位於圖右側，速度分數約 22，正確率約 81%，顯示速度最快；gemini-3.1-pro 與 gpt-5.6-sol 正確率較高(約 91~92%)但速度較慢；Muse-Glimmer-30B、gpt-oss-120b、gemma-4-26B-A4B-it 則速度與正確率皆偏中低。右下角有 APMIC 標誌。

回應延遲最低，作答速度居冠

ACE-Bank 的平均單題延遲約 2.7 秒，是 6 個模型中最快的，優於 gemma-4-26B-A4B-it（3.8 秒）、gpt-5.6-sol（5.7 秒）、gpt-oss-120b（8.9 秒）、gemini-3.1-pro（14.2 秒）與 Muse-Glimmer-30B（23.6 秒）。在相近的準確度之下，ACE-Bank 以 368 秒完成全部 1,346 題作答，換算每分鐘可完成約 219.5 題，速度居冠。

長條圖，標題為『平均輸出 tokens』。圖中顯示各模型平均輸出 token：ACE-Bank 360、gemini-3.1-pro 1,392、Muse-Glimmer-30B 1,463、gemma-4-26B 501、gpt-oss-120b 494、gpt-5.6-sol 309，顯示 ACE-Bank 輸出內容相對簡潔。右下角有 APMIC 標誌。

成本優勢：平均輸出 tokens 全場第二低

輸出 tokens 數反映每次呼叫的運算成本，對於企業大規模部署而言是關鍵考量因素。ACE-Bank 每題平均僅用約 360 個 tokens 完成推理與作答，是gemini-3.1-pro（1,392 個）與 Muse-Glimmer-30B（1,463 個）的近 4 倍，僅略長於 gpt-5.6-sol（309 個）。

總結：ACE-Bank 的競爭優勢

本次評測展現出 ACE-Bank 的高效率與低成本

13 個科目全數通過：13 個科目全數超過及格門檻 70%，且較自身基礎模型進步 11.34 個百分點，顯示微調不僅提升了表現，且達到可通過證照考試的水準。
答對率排名第三：答對率雖小幅落後旗艦級 gemini-3.1-pro 與 gpt-5.6-sol，但明顯領先 3 個同量級輕量模型。
反應最快、篇幅精簡：2.7 秒的平均單題延遲與約 360 tokens 的平均回覆長度，讓 ACE-Bank 能以更低的時間成本，交出超過八成的準確度。
運算成本低：平均每題輸出 tokens 數為 6 個模型中第二低，僅約 gemini-3.1-pro 與 Muse-Glimmer-30B 回覆篇幅的四分之一，大量呼叫下的成本差異相當可觀。

ACE-Bank 用較少的運算成本，換取準確度接近頂尖、且更為快速的回覆。對於需要大規模部署、即時且成本敏感的金融應用場景，ACE-Bank 提供了兼顧效率、成本、與準確度的實際部署價值。若對此模型有需求或疑問，歡迎聯繫我們。