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Abstract Background

主權模型

APMIC 深耕繁體中文語言模型研究，長期投入私有化 LLM、模型微調 Fine-tuning、模型蒸餾與企業專屬 AI 應用。在資料自主、資安合規與模型效能並重的前提下，APMIC 協助企業打造涵蓋語音、文字、視覺、資安、銀行等多元的專屬模型。

繁中語言模型

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LLM

APMIC Nemotron 3 Nano 30B A3B

Nemotron-3-Nano-30B 是 NVIDIA 開發的頂尖語言模型。經 APMIC 專業微調後效能顯著突破，強勢奪下 AIEC 榜單第 22 名與開源模型第 3 名，並完全開放商業使用。

 

本模型最大亮點為「靈活的推理機制」，能先生成推理軌跡以確保複雜任務的解答品質，亦可設定為直接輸出以提升反應速度。技術上採用先進的混合 MoE 架構，總參數達 30B，但每次運算的活躍參數僅 3.5B，完美平衡了極致效能與運算效率。

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LLM

ACE-1 24B

ACE-1-24B 是由 APMIC AI 團隊以 Mistral 24B 為基礎，結合自主研發推理技術打造的頂尖繁體中文模型。憑藉卓越的性能，本模型在 AIEC 榜單中強勢奪下第五名，更穩坐開源模型第一名的冠軍寶座！

 

專為高標準企業應用而生，ACE-1-24B 具備強大的 Chain of Thought (CoT) 推理鏈能力，並將上下文長度從 32K 翻倍擴展至 65K。特別的是，本模型導入了 NVFP4 量化技術，讓模型在進行深度邏輯推理的同時，仍能顯著提升回應速度，完美兼顧了高準確度與極致效能。

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LLM

ACE-2 27B

ACE-2-27B 是 APMIC AI 團隊基於強大的 Gemma-3-27B，並透過「PrivModel 微調與蒸餾解決方案」精心打造的繁體中文模型。作為目前繁中市場首款 27B 規模的企業級大作，本模型特別針對「極致反應速度」的市場需求進行了深度優化。

 

其最大亮點在於無損精度的極速回覆能力。在不啟動深度推理機制的狀態下，ACE-2-27B 仍能維持極高的準確度並實現快速輸出，完美契合需要高時效性與低延遲的商業應用場景。

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​語音模型

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Speech

APMIC Gemma 4 E4B Translate

APMIC Gemma 4 E4B Translate 是一款專為台灣繁體中文翻譯量身打造的頂尖模型。基於最新的 Gemma 4 前沿架構，這款 E4B 輕量級模型特別針對行動裝置與邊緣運算的高效部署進行優化，為在地化翻譯應用帶來全新突破。

 

本模型不僅繼承了 Gemma 4 在邏輯推理、代理工作流程 (Agentic Workflows) 與多模態理解的強大基礎，更將其能力深度聚焦於高品質、道地的台灣繁中翻譯任務上。

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ACE Moshi.png

Speech

ACE Moshi

ACE Moshi 是 APMIC 團隊基於前瞻的 Moshi 架構理論，自主研發的頂尖語音模型 (Speech Model)。本模型打破了傳統文字對話的限制，專注於提供極低延遲、自然流暢的「端到端」即時語音互動體驗。

 

有別於一般的標準化 AI 產品，ACE Moshi 目前專屬提供「客製化微調服務」，專為企業的高標準語音應用量身打造。其核心商業與技術優勢包括：

 

打造專屬品牌「聲」份：能針對企業的品牌調性、特定領域的專業術語，甚至細微的台灣在地化口音進行深度微調，讓 AI 擁有獨一無二的專屬聲音。

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​視覺模型

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Vison

ACE OCR

APMIC OCR 是 APMIC 透過獨家深度微調技術，專為企業級複雜視覺任務所打造的全方位文字辨識與解析引擎。

 

本模型具備無遠弗屆的語言處理能力，能精準辨識幾乎所有人類文字，並在同級模型的多語系文件解析測試中。透過 APMIC 的專屬微調，更進一步大幅優化了繁體中文與台灣企業常見混合文件的辨識精準度。

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​資安模型

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Safety

ACE-Privacy-Filter

ACE Privacy Filter 是 APMIC 基於 openai/privacy-filter 強化的台灣專屬機敏資料 (PII) 偵測模型。

 

本模型完美解決了原版繁中辨識痛點，將中文姓名與民國紀年準確率飆升至 89.3%，並全新擴充身分證、健保卡、統編與 LINE ID 等 11 項台灣特有標籤。同時，模型保留原生推論架構與 128K 長上下文，是企業落實在地化資料治理與資安防護的完美利器。

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​銀行模型

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Banking

ACE-Bank (ACE-F 26B A4B)

ACE-Bank 是 APMIC 專為台灣金融理專情境量身打造的專業 AI 模型，深諳在地金融法規與市場邏輯，更以優異成績通過金融研訓院 13 張理專相關證照測驗，曾獲 AIEC 金融評測認證第一名，能提供精準、合規的財管建議與業務支援。

 

技術上，ACE-Bank 基於 Gemma 4 26B-A4B 混合專家（MoE）架構打造，每次推論僅啟用約 4B 參數，在維持高效推理能力的同時，有效降低延遲、記憶體占用與運算成本。模型承襲混合注意力機制、p-RoPE 長文本優化與最高 256K token 上下文能力，能處理長篇法規、複雜財報與大量市場資料；再經台灣金融領域專屬訓練，進一步強化對在地法規、金融知識與理專業務情境的掌握。

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共同發展模型

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Joint Model

ACE-4B
ACE-SiliconMind-4B在晶片設計評測中超過70分的成績，包含RTLLM-v2、VerilogEval-v2、VerilogEval-v2-NTU等，他目前被優化在NVIDIA Blackwell晶片上運行，是一個Tokens成本可以降低98%的晶片設計模型，使用者只要輸入需求，輸出就可以自動生成Verilog。
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開放權重

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APMIC 導入 NVIDIA Blackwell 架構 B200 GPU，從知識挖掘、資料準備，到模型設計與部署，提供全方位支持，協助企業將自身 Know-how 轉化為真正可落地、具長期競爭力的 AI 模型。我們的業務團隊隨時為您服務，協助您了解 APMIC 如何支援您的業務發展，歡迎來信。

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