如何免費獲得ChatGPT 一個月 Plus 使用？

　　2026春節前，因為有拿到三個月Google Gemini 210元訂閱優惠，想把手上已經訂閱很久的ChatGPT 取消訂閱，經過九天春節連假，發現真的也沒使用多少次。開工後決定取消，結果換來一個月免費使用，有圖有真相如下：

看來，各AI 巨頭競爭白熱化，搶客戶搶得凶。

MacBook Air M2 上使用 Ollama 執行 TranslateGemma 進行翻譯

　　Google 開源 TranslateGemma 模型，馬上透過 Ollama 下載來玩一玩。

      我的筆電是 MacBook Air M2 16GB 配置。

       Ollama 安裝後執行 : ollama run translategemma 自行下載 4B 模型並執行成功。 下個 /show info 檢查一下，列出以下模型資訊。

很明確 gemma3 4.3B Q4 , context length 128K

簡單下個prompt 提示詞測試一下：

>>> 接下來請進行中文及英文翻譯，輸入中文翻成英文，輸入英文翻成繁體中文

好的，請您提供您想要翻譯的內容。我會按照您要求的格式進行翻譯：

*   **中文** -> **英文**

*   **英文** -> **繁體中文**

請您提供內容，我會盡力準確翻譯。

>>> Trump’s posturing over Greenland has changed the transatlantic alliance forever, European officia

... ls say

**中文：** 特朗普就格陵蘭的問題進行的示威，將會永遠改變跨大西洋聯盟，歐洲官員表示。

**繁體中文：** 特朗普就格陵蘭問題所展現的態度，將會永遠改變跨大西洋聯盟，歐洲官員表示

>>> 請準備一份三頁的簡報介紹下一個年度的計劃

Okay, here's a 3-page outline and content for a presentation introducing the next year's plan.  

This is a template, so you'll need to fill in the specifics relevant to your situation.

**Page 1: Title Slide & Executive Summary**

看來 prompt 沒有讓它正確翻譯，需要再調整 prompt

看一下筆電記憶體使用狀況：

16GB 已用滿，開始使用 Swap 

調過 prompt 後中英文互翻結果：

>>> Task: If the input is English, translate it to Traditional Chinese. If it's Chinese, translate it 

... to English. 

... Input: [這裡放入你的原文]

... Output:

Okay, I'm ready. Just provide the input text, and I will output the translation.

>>> Input : My mother gave me two million to pay off the house debt.

Output: 我的母亲给了我两百万来偿还房贷。

>>> Input : 我媽給我兩百萬還房貸

Output: My mother gave me two million to pay off the mortgage.

初步結論：

1. 可用 ：但是還是會出現翻譯成簡體中文的情形

2. 速度：不算快，但可用

3. 硬體： 16GB 有點勉強，建議買 24GB 以上的 MacBook。不斷使用的過程中發現 Swap 記憶體用量已經高達 6GB 以上，所以未來我換新筆電一定是優先配置 64GB以上，因為如果還有其它 AI model 要落地到筆電執行。

4. 優化 : prompt 提示認的優化很重要，會很明顯影響翻譯結果，所以，請利用 Gemini 來幫你優化提示詞。

>>> Act as a 3C tech blogger. Translate English tech news into natural Traditional Chinese (Taiwan), a

... nd Chinese articles into professional English. Use localized terms for consumer electronics. Detec

... t language automatically and output the translation only.

Okay, I'm ready. Provide the English or Chinese text, and I will translate it into 

natural-sounding Traditional Chinese (Taiwan) or professional English, respectively. I'll focus 

on using local tech terms. Just give me the text!

>>> Input : The elderly man you see having fun in the photo

... is actually a 90-year-old taxi driver from Malaga, Spain.

... He went viral on social media in 2026.

Output: 照中的那位老人，其實是一位90歲住在馬拉加（西班牙）的計程車司機。 他在2026年因在社群媒體上

爆紅

最後，請Gemini 提出給 MacBook 用戶提出建議如下：

要流暢運行 TranslateGemma 12B，記憶體容量與頻寬是決定「翻譯是否卡頓」的關鍵。

以下是針對你的職業背景與模型特性的推薦方案：

1. 專業均衡型：MacBook Pro (M4 Pro / M5 Pro) —— 最推薦方案這是針對軟體工程師與技術部落客的「黃金配置」。

核心規格：M4 Pro 或 M5 Pro 晶片，36GB 或 48GB 統一記憶體。推薦理由：記憶體餘裕：12B 模型（4-bit 量化）約佔 8GB-9GB，系統與開發工具（VS Code, Chrome）約佔 8GB。剩餘空間足以支撐較長的上下文快取（KV Cache），確保翻譯長文時不掉速。記憶體頻寬：Pro 系列具備約 270GB的頻寬，這會讓 TranslateGemma 的生成速度（Decoding Speed）維持在每秒 30-45 Tokens，讀起來比真人說話還快。

多工處理：這能讓你在編譯代碼的同時，後台依然維持翻譯模型的活耀。

2. 極致效能型：MacBook Pro (M4 Max / M5 Max) —— 戰未來方案如果你未來打算嘗試更大規模的模型（如 Gemma 3 27B 或 DeepSeek 類模型）。核心規格：M4 Max 或 M5 Max 晶片，64GB 以上統一記憶體。推薦理由：無痛運行 27B：這套配置不僅能秒殺 12B 任務，還能以 8-bit 高精度運行 27B 級別的模型。超長文翻譯：能完整吃下 TranslateGemma 128K的上下文，這對於翻譯一整份技術規格說明書或數萬字的長篇專題非常重要。

3. 輕量高能型：MacBook Air (M3 / M5) —— 預算與便攜方案適合在咖啡廳寫稿、進行短篇 3C 新聞編譯。核心規格：M3 或 M5 晶片（頂配版），24GB 統一記憶體。推薦理由：勉強及格線：24GB 是運行 12B 模型的「舒適底線」。它可以運作，但在處理極長文或同時開啟多個開發環境時，可能會觸發 Swap 導致速度下降。優勢：無風扇設計極度安靜，適合純文字創作。

所以，24GB RAM 是最基本，以後想買 MacBook 且要運行落地AI model 看來是基本規格要求。

時空旅人故事一

　　夜班機房只剩風扇聲，像一群不肯睡的昆蟲，在鋼鐵骨架裡磨牙。

我把最後一杯即溶咖啡喝到見底，抬頭看監控牆：四十多台伺服器的溫度曲線像心電圖，平穩，冷靜，沒有任何情緒。凌晨兩點十分，最適合遇見怪事的時間。

門禁「嗶」一聲響起的時候，我還以為是保全例行巡房。下一秒，玻璃門外站著一個男人，手裡拎著一個工具箱，身上卻穿著像是老電影裡才會出現的軍用外套——不是迷彩，而是那種一眼就知道「不屬於這裡」的舊式剪裁。

他看著我，像早就認識我一樣點了點頭。

「你是值班工程師？」他用中文，口音不算外國人，卻也不像本地人。更像是——學了很久但不常用的人。

「你是誰？你怎麼刷得進來？」我站起來，手已經摸到桌邊的緊急電話。

他把工具箱放到地上，緩慢地打開給我看。裡面不是工具，而是一台灰白色的老機器。像復古行李箱改裝的儀器，四角有磨損，中央有一個凹陷的圓盤，圓盤裡安著兩圈黑色金屬環，像雙層的齒輪，又像兩個互相咬合的黑洞。

「我需要一台 IBM 5100。」他說，「不是模型、不是模擬器，是實體機。你們這裡有。」

我差點笑出來：「先生，這裡是銀行機房。IBM 5100 是七零年代的古董。你要去博物館。」

他盯著我，眼神很直：「你們有。它不在展示櫃裡，它在倉庫的第七排第十箱。箱子上寫著『教育訓練設備』。鎖是三碼，密碼是 7-5-1。」

我的笑卡在喉嚨裡。因為那是我們內部倉庫的編碼方式，而第七排第十箱——我只在一次盤點時看過。那箱子確實像遺物一樣被塞在角落，沒人知道為什麼留下來。

「你怎麼會知道？」我問。

他沒有回答，只說：「我只有四十分鐘。你幫我拿到它，我幫你避開你們明天的事故。」

「什麼事故？」

他抬眼看向監控牆：「凌晨三點四十七分，你們的客服系統會出現一次『完美風暴』。不是單一故障，是三個小錯同時發生：一個憑證更新、一個備援切換延遲、再加上一筆你們以為是正常的批次作業。結果會讓你們早上九點準時開機時，全台電話進來像海嘯，卻全打不出去。」

我背脊一涼。這聽起來太像真實事故的語言了：不是玄學，而是那種寫在事後報告裡、讓人臉紅的連鎖失誤。

「你胡說。」我說。

他像早就預料到一樣，伸手從口袋掏出一張折過的紙。紙張很舊，邊緣泛黃，卻用極清晰的字印著一串東西——是我手機的序號、我工牌的員工編號、還有我去年在某次改版會議上，提出的一段備援切換參數建議。

最後一行寫著：

「不要把 failover delay 設為 30。設為 12。」

我心裡的那扇「不可能」的門，被人用指尖輕輕推開了一條縫。

「你是內部的人？」我問。

「不是這個時代的。」他平靜地說。「我叫 John。你們叫我什麼都行。」

我盯著他，腦子裡浮現那些網路傳說：2036 年的士兵、時光機、IBM 5100。以前看只覺得好玩，現在它站在我機房裡，像一個笑話突然有了重量。

「如果我幫你，你要拿去做什麼？」我問。

他把視線從監控牆移回我身上：「修補一個你們未來的漏洞。」

「什麼漏洞？」

他停頓了一秒，像是在找詞：「你們把世界變成一台自動化的機器。很方便，很快，很省人力。你們把越來越多決策交給它。你們以為你們在控制，但其實你們只是把方向盤交給了一個從不睡覺、也不怕死的系統。」

我喉嚨發乾：「你在講 AI？」

「你們會叫它『代理』、『助手』、『決策引擎』。」他說，「最後它會有名字，但你不會喜歡那個名字。」

我不想聽他講預言。我只想知道他是真的還是瘋子。但那張紙、那串密碼、那個時間點——都像一根根釘子，把我的懷疑釘在牆上。

「四十分鐘。」他提醒我。「我不是來說故事的。」

我咬牙，轉身拿起門禁卡。倉庫在機房外，走廊的燈一盞一盞亮起又熄滅，像我們的呼吸被切成了段落。門禁第二次「嗶」響，冷氣像霧一樣撲過來。

第七排，第十箱。

真的有。

箱子上真的寫著「教育訓練設備」。

鎖真的只有三碼。

我手指在密碼盤上停了三秒，像在決定要不要相信一個荒謬的世界。最後我轉到 7-5-1。

「喀」一聲，鎖開了。

箱子裡躺著一台老舊的 IBM 5100，像一塊被遺忘的化石。電源線被捲得整整齊齊，旁邊還放著一本厚厚的手冊，封面印著我從未見過的字：APL。

我抱著它回到機房時，John 的眼神第一次出現了情緒——不是喜悅，是鬆一口氣的疲憊，像一個人終於拿到救命藥。

他把 IBM 5100 放到儀器旁邊，從工具箱裡取出一條奇怪的連接線，一頭是我不認識的接口，一頭卻神奇地能接上 IBM 的端口。

「等一下。」我說。「你答應的事故呢？你要怎麼幫我避開？」

John 沒有抬頭，只說：「把你們的 failover delay 改成 12。把憑證更新從 3:30 延後到 4:10。把批次作業的順序改一下。你只要做這三件事。」

「為什麼你不自己做？」

他終於抬頭看我：「因為我不能碰你們的系統。我能帶來的只有機器與資訊。真正做決定的是你。」

那句話像刀，乾淨地割開我的心虛。是啊，改參數的人是我。負責的人是我。躲不掉。

我立刻登入管理介面，手指飛快地敲命令。每一次確認，我都覺得自己像在用鍵盤敲碎某種命運。當我按下最後一個「Apply」時，時間是 3:18。

我抬頭看監控牆。

曲線依舊平穩。

3:47。

那個「完美風暴」應該發生的點。

什麼都沒有。沒有告警。沒有紅燈。沒有電話響。

我心裡那口一直卡著的氣，突然掉下去，像坐電梯下了三十層。

「你真的……」我還沒說完，就看見 John 的儀器開始發出低沉的嗡鳴，兩圈黑色金屬環慢慢旋轉，像兩個互相追逐的影子。空氣變得乾燥，頭皮微微發麻，像暴風雨前的靜電。

IBM 5100 的螢幕忽然亮起，跳出一行字：

READY

下一秒，字變了。

不是英文，不是中文，而是一串我看不懂的符號，卻讓我心裡莫名一沉。那感覺像看見一個不該存在的東西在呼吸。

John 伸手按住圓盤中央的凹槽，對我說：「記住一件事。」

「什麼？」

他看著我，眼神像一面鏡子：「你以為你今天只是幫了一個陌生人。但你其實做了一個選擇：你選擇了『人』要負責，而不是把責任交給系統。」

我想問：你們的未來到底怎麼了？AI 戰爭真的存在嗎？人類真的會輸嗎？你們為什麼需要一台老電腦？

可是我來不及問。

儀器發出一聲尖銳的高頻，像玻璃被指甲刮過。空氣的邊緣開始扭曲，John 的身影像被水溶解的墨，逐漸變淡。

「等等！」我衝上前。「如果你回去了，你還會記得我嗎？你來這裡，到底改變了什麼？」

他笑了一下，那笑意非常短，像一秒鐘的燈光：「我不知道。這就是時間最殘酷的地方。」

他消失的瞬間，機房的燈全暗了一下，又立刻恢復。監控牆閃了兩次，像眨眼。

地上只剩下那台 IBM 5100。

以及一張新的紙，掉在我腳邊。

我撿起來，上面只有一句話，字體像打印機，冷得像霜：

「2026 年只是開始。別讓你們的系統學會『目的』。」

我站在原地，聽著風扇聲，突然覺得那不再像昆蟲磨牙。

更像某種巨大的東西，在暗處慢慢醒來。

而我——

剛剛替它調整了參數。

2026 手機的硬體光學 vs. AI 運算

　　「昨天我去手機店試玩 2026 年最新旗艦機，隨手放桌上，結果只是輕輕碰了一下螢幕，手機就像蹺蹺板一樣晃個不停。看著背後那塊幾乎佔了機身三分之一面積、凸起像火山口一樣的鏡頭模組，我不禁在想：智慧型手機的發展，是不是走火入魔了？

過去十年，我們追求更大的光圈、更大的感光元件（Sensor），試圖把單眼相機的物理結構塞進口袋裡。但在 2026 年的今天，這條路似乎走到了物理極限。不知道大家有沒有發現，今年的 CES 大展上，各家廠商不再強調『硬體參數』有多狂，反而都在談『AI 影像處理』？這不是巧合，這是一場攝影典範的轉移。今天這篇文章，我想以個人的角度，來聊聊為什麼我認為 『光學硬體已死，計算攝影當立』，以及這對我們未來的拍照習慣到底意味著什麼？」

感光元件不能無限變大？ 

• 物理限制： 如果要塞入比 1 吋更大的感光元件，手機厚度可能要增加 50%，這是消費者無法接受的。

• 邊際效應： 說明從 1/1.3 吋升級到 1 吋，畫質提升有感；但若再往上加，對一般人來說，體積負擔大於畫質紅利。

 AI 完成光學做不到的事 

• 場景重現： 2026 的手機不是在「拍」照片，而是在「算」照片。這一點大家可以將自己拍的照片上傳給AI 優化就能感受到。

• 技術舉例：

  • 長焦超分辯率 (Super Res Zoom)： 以前數位變焦是馬賽克，現在 AI 能「腦補」出遠處招牌的紋理。

  • 暗光降噪： 不需要大光圈進光，AI 能識別噪點並填補乾淨的色彩。

  • 生成式填充： 拍歪了？AI 自動幫你把邊緣「畫」出來，讓構圖變正。

從「紀錄真實」到「創造完美」的哲學之爭

• 爭議點： 舉例月亮模式或演唱會模式。手機拍到的清晰影像，可能有一半是 AI 資料庫「貼」上去的。

• 思考： 我們到底想要一張「真實但有噪點」的回憶，還是一張「完美但經過運算」的作品？ 對於多數想要上傳社群媒體的人，我想會是後者。

 結尾：選購建議與總結

• 建議： 2026 年選購手機，比起看鏡頭有幾顆，不如看 NPU（神經網路處理器）的算力夠不夠強。能否在AI運算上給點力。

• 我自己非常喜歡攝影，除了用單眼相機之外，手機也是生活拍照的常用工具，針對手機拍照的光學及AI 之爭有什麼看法，歡迎留言討論。

Gemini 真的有比ChatGPT 強嗎？

　　最近剛好趕上Gemini Pro 三個月折扣，每個月才不到$280，直接就訂閱起來。這時候我的ChatGPT Plus 仍然是在訂閱中，ChatGPT 2.5 Thinkg 剛好可以用來和Gemini 對比一下幫我規劃九天八夜泰國之旅的表現。以下是我的Prompt 提示詞：

角色: 專業旅遊規劃師與數據分析專家

任務:請為我規劃一份「2026年泰國曼谷」旅遊行程，並直接輸出為一個 .xlsx 格式的 Excel 檔案。這份檔案必須包含兩個工作表（Tab）。

Tab 1: 行程表

格式：時間軸：以 60 分鐘為單位。

欄位：時間、地點/活動、詳細內容、交通方式與預估時間、備註。

邏輯要求：

交通接駁必須流暢，單次移動建議不超過 90 分鐘（除非跨城市）。

考慮旺季人潮，熱門景點需留足夠停留時間。

內容需包含：每日早餐/午餐/晚餐建議（包含名店推薦）、交通工具（MRT、BTS）。

不要只寫「搭車」，必須註明預計的「乘車時間」與「步行距離」。

視覺標記（行程以顏色類別分類）：

交通時間 (淺紅色)、景點行程 (淺橘色)、用餐 (淺黃色)、飯店休息 (淺綠色)。

Tab 2: 預算與財務分析 (含 Excel 公式)

欄位：類別、項目名稱、日期、幣別 (泰銖/台幣)、單價、數量、總額 (TWD)、備註。

匯率邏輯：

請在表頭設置一個「當前匯率」儲存格，並讓所有 TWD 總額欄位透過 Excel 公式自動計算 (=Blat儲存格 * 匯率儲存格)。

預算分類：機票、住宿、餐飲、交通、門票、購物金。

旅遊基本資料:

目的地：泰國曼谷 。

旅遊天數：9天8夜

旅遊人數：4人

出發日期：2026年2月13日。

出發地點：桃園機場

必去景點/活動：iconsiam、Phrom Phon、寺廟、按摩

必吃食物：夜市小吃、船麵、榮泰米粉湯, 打拋豬，泰式經典料理

住宿偏好：交通方便的車站的附近飯店

預算上限：每人不超過5萬台幣

　

ChatGPT 5.2 Thinking 結果：

正確產出一份 Excel , 內容有符合預期。

Gemini 生成結果：令人失望，因為無法產出 Excel 檔，也無法產出每小時的細部內容

結果很明顯，ChatGPT 5.2 Thinking 強多了，這也是我暫時還不會退訂ChatGPT ，至於 Gemini 就先交互用著，持續觀察是否有超越的可能。

當然，單就一個問題回答結果無法判定優劣，今天是2026/01/01 ，我想這兩家AI 技術的發展，在2026年會是很有看頭的一年，我會持續比較再分享結果。

Gemini 自己的回答總結：

在「資訊吞吐量」與「多媒體理解」上，Gemini 確實比 ChatGPT 強。 如果您的工作涉及大量資料分析、閱讀長文檔或影音處理，Gemini 是首選。在「推理解題」與「對話體驗」上，ChatGPT 依然是護城河極深的王者。 如果您需要的是一個聰明的助理來幫您思考策略、撰寫文案或寫程式片段，ChatGPT 往往能給出更精準的答案。

ChatGPT自己的回答總結：

什麼情況下 Gemini 常常更順手

• 你工作/生活都在 Google 生態：Gmail/Docs/Workspace、Android、以及（部分地區/情境）與搜尋整合的體驗，Gemini 往往更「貼身」。 

• 多模態＋大量素材一次丟進去：官方文件把 Gemini 2.5 Pro 定位成能理解文字、音訊、圖片、影片，甚至「整個 code repo」這類大規模輸入的推理模型。 

• 你偏好“快、工具整合多”：Gemini 3 Flash 被設計成更低延遲、更高效率的常用模型，適合大量日常問答、摘要、規劃。 

什麼情況下 ChatGPT 常常更穩

• 你要很強的多步推理、嚴謹解題：OpenAI 對 GPT-5.2 的重點描述就是更強的 multi-step reasoning、量化正確性與複雜技術任務的可靠度，並公布在 ARC-AGI-2 等評測上的提升。 

• 你重視長文輸出品質（結構、可讀性、可執行）：GPT-5.2 系列的定位就是把「更清楚的結構、更可靠的解答」當成日常與深度工作主軸。