Mistral Large 3 首發在 AWS！Amazon Bedrock 一口氣新增 18 個開放權重模型，近百個模型讓你不必妥協

DIGITIMES / 台北
2025-12-15 00:00:00

一家跨國零售企業的 AI 團隊在會議室裡陷入激烈爭論。行銷部門需要能理解多國語言、分析產品影片的模型來產生廣告文案；客服部門需要快速回應、成本低廉的模型處理大量諮詢；IT 部門則希望在邊緣裝置上運行輕量級模型進行即時庫存查詢。問題是，他們目前使用的 AI 服務供應商只提供三個模型選項——要嘛選擇大而全的昂貴模型用於所有場景讓成本暴增，要嘛選擇小而快的模型妥協功能讓行銷部門不滿意，要嘛就得跟多家供應商簽約、整合不同 API、管理多套基礎設施讓技術債累積。技術長嘆了口氣：「為什麼選個 AI 模型這麼像在綁手機合約？我們明明只是想要『對的工具做對的事』而已。」

這個困境並非個案。根據 Gartner 2024 年 AI 採用調查，超過 70% 的企業表示「模型選擇不足」是部署生成式 AI 的主要障礙。單一供應商提供的模型無法滿足所有業務場景，但跨供應商整合又過於複雜。在 AWS re:Invent 2025 上，AWS 宣布 Amazon Bedrock 新增 18 個全託管的開放權重模型，包含首發的 Mistral Large 3 和 Ministral 3 系列，以及來自 Google、MiniMax AI、NVIDIA、OpenAI、Qwen 等領導廠商的模型。這使得 Bedrock 提供的無伺服器模型總數接近 100 個，涵蓋從 30 億參數的邊緣模型到數千億參數的旗艦模型，從單一模態到多模態推理，從快速回應到深度思考——讓企業能為每個業務場景選擇精確適配的模型，而無需妥協。

打破供應商鎖定的牢籠：Bedrock 如何重新定義模型選擇自由

傳統 AI 服務的供應商鎖定困境

傳統 AI 服務的問題在於供應商鎖定。當你選擇某家 AI 公司的模型後，你的應用程式會深度依賴該公司的 API、定價模式、服務條款。如果後續發現模型不適合某個場景，想要切換到其他供應商的模型，就必須重寫程式碼、重新測試、重新訓練團隊、重新評估合規性。這個過程可能需要數週甚至數月，導致企業即使知道有更好的模型，也因為切換成本過高而被迫繼續使用不理想的方案。更糟的是，當供應商調漲價格或變更服務條款時,企業缺乏議價能力——因為切換成本太高，只能被動接受。

統一 API 帶來的模型切換自由

Amazon Bedrock 徹底打破這個牢籠。它是一個統一的全託管平台，讓你透過單一 API 存取近 100 個來自不同 AI 公司的模型。從 Mistral Large 3 切換到 GPT-4o 或 Claude Sonnet 4.5，只需修改一個參數，其餘程式碼保持不變。所有模型都遵循相同的資料加密、存取控制、稽核日誌機制，無需逐一檢查供應商的資安政策。透過 AWS 帳單統一支付所有模型費用，無需管理多家供應商的合約、發票、付款流程。使用 AWS SDK、AWS CLI、AWS CloudFormation 等熟悉的工具管理所有模型，無需學習各家供應商的專屬工具。

這種選擇自由不只是理論上的優勢。一家金融科技公司原本使用單一供應商的模型處理客戶諮詢，發現英文回應品質很好但中文支援不足。他們在 Bedrock 上測試了三個不同的多語言模型，最終選擇 Qwen 處理中文、Claude 處理英文，整個切換過程只花了兩天——而如果要跨供應商整合，預估需要六週。

無伺服器架構降低試驗門檻

Bedrock 的另一個關鍵優勢是無伺服器架構。當你呼叫 Bedrock API 時，不需要啟動或管理 GPU 伺服器、規劃容量、處理擴展、維護基礎設施。Bedrock 會自動處理這些複雜性，你只需發送請求、獲取回應、按使用量付費。這種模式特別適合流量不可預測的應用，例如企業內部的 AI 助理可能週間高峰、週末幾乎無人使用，無伺服器讓你只為實際使用付費，不需要為可能的高峰保留昂貴的待機資源。更重要的是，無伺服器架構讓模型選擇變得低風險。你可以輕鬆地這週用模型 A、下週用模型 B、下個月再評估是否換成模型 C，因為切換沒有基礎設施成本，只有幾行程式碼的調整。

企業級安全與合規保障

除了模型選擇自由與無伺服器架構，Bedrock 還提供企業級的安全、隱私、整合功能。你傳送給 Bedrock 的資料不會被模型供應商用於訓練或改進模型，保障商業機密。透過 AWS PrivateLink 讓 Bedrock 流量完全在你的 VPC 內流動，不經過公開網際網路。使用 AWS IAM 定義哪些團隊能使用哪些模型、特定應用只能呼叫特定 API，避免濫用或意外成本。透過 Amazon Bedrock Knowledge Bases 連接企業的文件庫、資料庫，實現檢索增強生成應用，無需將敏感資料移出 AWS。所有 API 呼叫自動記錄到 AWS CloudTrail，支援 SOC 2、ISO 27001、HIPAA 等合規要求。這些功能讓 Bedrock 成為企業級 AI 平台而非只是 API 集合。

Mistral 家族全面登陸：從旗艦到邊緣，滿足每個場景的需求

Mistral Large 3：長上下文多模態旗艦模型

Mistral Large 3 是 Mistral AI 的最新旗艦模型，也是首度在 AWS Bedrock 上發布的新模型。這個模型專為複雜的企業級任務設計，支援高達 128,000 token 的上下文窗口。這意味著你可以在單一請求中輸入一整本技術手冊並要求摘要關鍵資訊，或是輸入數十份客戶回饋記錄分析共同痛點與改進建議，或是輸入完整的季度財報與產業分析報告產生投資策略建議。長上下文的價值在於減少資訊遺失。當你將大量資料分批輸入較小的模型時，模型無法看到全貌，可能錯過不同部分之間的關聯。Mistral Large 3 讓你一次餵完所有資料，確保分析的完整性與準確性。

除了文字，Mistral Large 3 能處理影像輸入，並結合文字進行推理。你可以上傳 UI 設計稿要求模型檢查是否符合品牌指南、標註潛在的可用性問題，或是上傳掃描的合約或發票要求提取關鍵條款、計算總金額、標註異常項目，或是讓使用者上傳錯誤訊息的螢幕截圖由模型分析問題並提供解決步驟。多模態能力讓模型能看懂視覺資訊，而非只能處理文字描述。要求模型分析一張顯示業績下滑的圖表，如果只能用文字描述圖表內容，可能遺漏重要的視覺模式；直接上傳圖表讓模型能看到完整資訊。

精準指令遵循與代理式 AI 能力

Mistral Large 3 在指令遵循方面表現優異。當你給出複雜的多步驟指令，例如先分析文件 A、提取關鍵數據、然後與文件 B 比對、找出差異、最後產生一份包含圖表的報告，模型能準確理解並執行每個步驟，不會遺漏或誤解要求。此外，模型內建工具使用能力，能與外部系統互動——呼叫你的 CRM API 查詢客戶歷史記錄、觸發資料庫查詢獲取即時庫存資料、呼叫計算工具進行複雜數學運算、整合企業內部的審批系統。

這讓 Mistral Large 3 成為代理式 AI 的理想選擇，它不只是回答問題，還能採取行動完成任務。一個客服代理可以查詢訂單狀態、發現問題、自動發起退款、通知物流取消配送、發送致歉 Email 給客戶，全程自主完成。

Ministral 3B：極致輕量的邊緣部署方案

與旗艦模型形成對比的是 Ministral 3 系列，專為資源受限的環境優化。Ministral 3 3B 參數量僅 30 億，能在單一 GPU 上運行，甚至在某些高階 CPU 上也能執行。這讓它適合部署在零售門市的平板電腦上，店員用平板掃描商品、即時查詢庫存、產生促銷文案，無需連接雲端伺服器。或是部署在工廠的 IoT 裝置上，生產線上的感測器蒐集數據、AI 模型即時分析是否有異常，當場做出調整決策。或是部署在車載系統中，即使在網路訊號不穩定的郊區也能運作。Ministral 3B 的核心優勢是低延遲加上低成本加上隱私保護。當資料不需要傳送到雲端、在本地裝置就能處理時，回應速度更快、成本更低、隱私更有保障。

Ministral 8B 與 14B：平衡效能與資源的中階選擇

Ministral 8B 參數量 80 億，在效能與資源佔用之間取得最佳平衡。它仍能在單一 GPU 上運行，但提供接近中型模型的能力。一家電信公司使用 Ministral 8B 部署在自家資料中心，處理客戶的帳單查詢、套餐變更、故障報修等任務。相較於使用雲端 API 估算每月成本約新台幣 50 萬元，自建方案的月成本約新台幣 8 萬元，節省超過 80%。Ministral 14B 參數量 140 億，是 Ministral 系列中最強大的模型。它仍能在單一 GPU 上運行，但提供接近大型模型的推理能力，適合金融、醫療等高度監管產業要求 AI 完全在自家環境運行、資料不能傳送到公有雲的場景。

從 Google 到 NVIDIA：18 個新模型背後的戰略意義

Google Gemma 3：完全開放的透明化選擇

除了 Mistral 家族，這次新增的模型涵蓋了多個重要領域。Google 的 Gemma 3 系列提供 4B、12B、27B 三種規模，完全開放權重。這意味著你可以下載模型、檢查內部結構、甚至修改訓練資料進行微調。對於需要完全掌控 AI 模型的組織，例如學術研究、國防應用，Gemma 提供了透明性與自主權。

思考模型與中文優化方案

Moonshot AI 的 Kimi K2 Thinking 是思考模型，擅長處理需要多步驟推理的複雜問題。它會先思考，內部進行邏輯推演,再給出最終答案。這種顯式思考模型讓你能看到 AI 的推理過程，增加可解釋性。當模型給出一個決策時，你能追溯它為什麼這樣想，對於需要稽核或解釋決策的場景特別重要。

MiniMax M2 專注於中文市場，在繁體中文、簡體中文的理解與生成上表現優異。它支援文字、影像、音訊輸入，適合台灣、香港、中國大陸的在地應用。對於以中文為主要語言的企業，使用針對中文優化的模型通常比通用的英文模型表現更好，無論是理解台灣的網路用語、香港的粵語夾雜，還是中國大陸的網路流行語。

邊緣運算與內容安全防護

NVIDIA Nemotron Nano 2 系列專為邊緣與嵌入式裝置優化，9B 版本處理純文字、VL 12B 版本支援視覺加上語言能力。這兩個模型特別適合部署在 NVIDIA Jetson 系列邊緣運算設備，例如智慧工廠的品質檢測攝影機、無人商店的結帳識別系統、醫療診所的影像輔助診斷設備。

OpenAI 的 GPT-OSS Safeguard 系列是開源的安全模型，專門用於偵測與過濾有害內容。20B 版本快速適合即時過濾，120B 版本更準確適合需要高精度的內容稽核場景。這兩個模型可作為護欄，在你的應用中先過濾使用者輸入或模型輸出，確保內容符合社群規範與法律要求。

阿里雲 Qwen：頂尖中文能力與開放權重

阿里雲的 Qwen3-Next 系列包含 80B-A3B 和 235B-A22B 兩個模型，在中文理解與生成上是頂尖水準，並且完全開放權重。對於需要中文能力加上自主掌控的組織，例如台灣政府機構、研究單位、金融機構，Qwen 提供了商業模型的能力但不受供應商限制。

這些模型的加入不只是數量的增長，更代表了 Bedrock 的戰略定位：成為企業 AI 的統一平台。無論你需要英文的旗艦推理能力、中文的在地化支援、邊緣裝置的輕量化部署、還是安全合規的內容過濾，Bedrock 都能提供適合的選擇。更重要的是，這些模型來自不同供應商，讓你不會被單一技術路線綁定。當某個供應商的技術方向不符合你的需求時，你可以立即切換到其他選擇，保持技術策略的靈活性。

如何在近百個模型中找到最佳選擇？一個決策故事

醫療科技公司的模型選擇挑戰

面對近 100 個模型，如何選擇是最大挑戰。讓我們透過一個實際案例來說明決策過程。一家醫療科技公司正在開發 AI 輔助診斷系統，需要處理醫療影像、病歷文字、檢驗數據。他們的技術長面臨幾個關鍵問題：資料絕對不能離開醫院內網以符合 HIPAA 合規要求，系統需要處理繁體中文介面與病歷，模型必須提供可解釋性讓醫生能追溯診斷推理過程，同時還要考慮長期成本。

從約束條件到技術匹配的選擇流程

他們的選擇過程是這樣的。首先排除所有純雲端 API 的商業模型，因為資料不能外傳的限制。這立即將選擇範圍縮小到可本地部署的開放權重模型。接著評估語言支援，發現 Qwen3-VL-235B 在中文理解與視覺推理上表現最佳，且完全開放權重可以審查模型內部機制符合可解釋性要求。為了處理複雜病例的多步驟推理，他們加入 Kimi K2 Thinking 作為輔助模型，專門處理需要顯式推理鏈的診斷決策。對於長篇病歷的分析與報告生成，他們選擇 Mistral Large 3 因其長上下文能力。

本地部署的成本效益分析

部署策略是將所有模型運行在醫院內部的 GPU 叢集上，不連接公有雲。使用 AWS Outposts 管理基礎設施，讓醫院能享受 AWS 的管理工具與服務但資料完全留在本地。成本分析顯示，雖然初期硬體投資較高約新台幣 500 萬元，但每月運營成本僅需新台幣 15 萬元。相較於使用雲端 API 每月估算新台幣 80 萬元的費用，六個月即可回本。更重要的是，這種架構讓醫院完全掌控 AI 系統，可以根據臨床需求持續優化模型，不受供應商的產品路線圖限制。

模型選擇的三大核心原則

這個案例說明了選擇模型的核心原則：先釐清硬性約束條件，例如合規要求、資料隱私、語言需求，這會大幅縮小選擇範圍。接著評估技術能力匹配度，不同模型有不同的強項，組合使用往往優於單一模型。最後考慮長期成本與控制權，開放權重模型雖然需要自建基礎設施，但對於高頻使用的場景通常更經濟，且提供更大的自主性。Bedrock 的價值在於提供了完整的選項讓你能做出最適合自己的決策，而非被迫接受單一供應商的方案。

從妥協到精準：近百個模型如何改變企業 AI 策略

分層策略取代單一模型思維

回到開場那位技術長的困境，當他發現 Bedrock 提供近 100 個模型後，整個決策邏輯改變了。行銷部門需要多模態推理處理產品影片與多國語言文案，他們選擇 Mistral Large 3 搭配 MiniMax M2 處理中文市場。客服部門需要快速回應大量諮詢，他們使用 Claude Haiku 處理簡單問題、Mistral Large 3 處理複雜案例，透過分層策略讓 80% 的查詢用便宜快速的模型、20% 的複雜問題用強大模型。IT 部門希望在門市邊緣裝置運行輕量級模型，他們部署 Ministral 3B 在平板電腦上進行即時庫存查詢與促銷文案生成，完全無需連接雲端。

從綁約思維到工具箱思維的轉變

更重要的改變是心態。過去選擇 AI 模型就像簽手機合約，一旦選定就被綁兩年，期間即使有更好的方案也難以切換。現在選擇模型就像在超市選工具，這個場景用這個、那個場景用那個，下個月發現更適合的就換，毫無負擔。這種靈活性讓企業能持續優化 AI 策略，而非被早期決策綁死。技術長在季度會議上分享成果時說：「我們不再討論要選哪個供應商的模型，而是討論每個業務場景需要什麼能力。因為 Bedrock 讓模型選擇變成純粹的技術決策，不再夾雜供應商關係、合約談判、基礎設施投資這些複雜因素。」

企業 AI 策略的典範轉移

Mistral Large 3 首發在 AWS、18 個開放權重模型一次到位、近百個模型讓企業不必妥協，這不只是產品更新的新聞稿，而是企業 AI 策略的典範轉移。當選擇自由成為現實、當切換成本趨近於零、當你能為每個場景選擇精確適配的工具，AI 的應用可能性將呈指數級增長。正如那位技術長最終總結的：「過去我們問哪個模型最好，現在我們問哪個場景用哪個模型最適合。這個問題的改變，才是 AI 真正走向成熟的標誌。」

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參考資料

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