這一篇主要要介紹，如何在Hugging Face上挑選適合自己應用的開源AI模型。
面對上千個不同版本的Llama、Mistral、Gemma、Phi等等模型，
我們常會困惑：「它們到底有什麼差別？哪一個才適合我的專案？」
這篇就帶你一步一步拆解！

我們以llama為例，Hugging Face上最常見的模型之一，就是由Meta發布的Llama系列。
但如果你搜尋「llama」會發現結果一大串：
像是「Llama-3.1-8B-Instruct」、「Llama-3.1-8B」、「Llama-2-7b-chat-hf」
那他們到底差在哪？

事實上，Llama只是模型架構的名稱，而不是單一模型。
Meta在開源Llama後，任何人都可以根據它的架構與權重進行微調（Fine-tuning）、修改訓練資料或提示詞（Prompt），然後再發布到Hugging Face上。這就是為什麼我們會看到這麼多Llama開頭但內容各異的模型。

3.1、3.2就是模型的版本。
8B、70B就是模型的參數量，數字越大代表越精準、但需要更多運算資源。
（8 Billion，即80億參數）

小模型（1B～3B）：輕量快速、適合個人應用或邊緣端。
中模型（7B～13B）：平衡效能與速度。
大模型（70B 以上）：精準度高，但需要 GPU 記憶體較大。

Instruct：代表這是指令微調模型，更適合處理prompt問答類任務。
Chat：表示模型針對多輪對話調整過，更擅長互動。
MoE：混合專家模型（Mixture of Experts），不同子模型分別負責特定任務，可提升推理速度。
BF16：模型運算精度（bfloat16），影響回答複雜度，在節省記憶體的同時維持精確度。
hf：生成能力較好（文章創作）。
GGUF：最原生，可重新編譯。
Whisper：表示模型內建語音辨識功能。
VLM：多模態模型（Vision Language Model），能同時辨識文字與圖片。

在實際專案中，我們往往不只使用一個模型。
例如在一個醫療客服系統中，可以同時配置：
一個模型負責辨識圖片（如X光影像）。
一個模型負責理解語音（如病人敘述）。
一個模型負責生成回答（如RAG回覆報告）。
這種多模型協作結構可以讓整體系統更靈活、專業度更高。