台智云(7735-TW)今(12)日宣布，旗下福尔摩沙大模型（Formosa Foundation Model；FFM）于数位发展部数位产业署推动之AIEC 2026年9月底语言模型官方评测中，FFM-Gemma4-31B、FFM-Muse-Glimmer-30B分居综合第9、第10名；在公开榜单中明确揭露模型规模且350亿参数以下的大模型中，包办第2、第3名，FFM-Gemma4-26B亦进入前20。

台智云总经理吴汉章表示，主权AI的核心，是让政府与企业自主掌握模型、资料、部署及治理能力。自主模型是主权AI架构中连结算力、资料与应用的关键一环。随着AI进入金融、医疗、司法、政府与企业核心流程，台湾需要建立能持续训练、依产业法规与治理需求调整，并在安全可控环境部署的模型能力。

吴汉章表示，此次AIEC官方评测成果，台湾自主训练的模型在多款规模庞大的国际模型竞逐下仍取得前段成绩，显示在台湾语境与特定应用需求上，模型规模与资本投入并非决定因素，也反映台智云多年坚持自主模型训练与实际场域部署经验的累积。

台智云三款FFM在「台湾价值观」指标分别达0.98、0.96及0.94，相较相同基础模型训练前均明显提升，部分模型提升幅度超过七成。数发部目前从台湾语言、社会文化及价值观等面向评估模型对台湾在地情境的理解，并指出大型语言模型的伺服器所在地涉及当地法律管辖；金融、法务、教育及医疗等领域，也逐步纳入台湾特有制度、法规、专业知识及实务情境。

政府与企业在AI模型选型时，除通用能力外，也需考量资料所在地、模型能否依本地法规及企业政策调整，以及部署、权限与稽核机制是否符合治理需求。AIEC截至今年5月已累计测试131个国内外模型，数产署指出，AIEC评测可为企业与使用者选用AI产品提供更具体的参考依据，公开评测亦有助提升业者在商务合作、政府采购及国际市场上的信赖度。

数发部指出，主权AI涉及模型伺服器所在地的法律管辖，并正推动符合台湾制度、法规、专业知识及实务情境的金融、法务、教育、医疗等垂直领域模型。

相较海外平台数千亿参数大型模型，此次进入前10的两款约300亿参数级大语言模型，在GPU、记忆体、电力及伺服器资源等需求大幅精简，有助于降低政府与企业地端或境内部署上的弹性，在模型能力、资料安全、推论效率及长期营运成本间取得更佳平衡。

同时，台智云的模型训练同步强化推理、工具使用及Agentic AI能力。三款FFM于AIEC综合评测相较原始基础模型均有提升，最高提升幅度接近两成；另依台智云PinchBench测试，训练后Gemma4模型的Agent任务表现提升逾一成，并在指令遵循、Skill调用、多Skill协作、外部工具，以及文件与资料处理能力呈现改善。

台智云已将FFM系列导入金融、医疗、司法、政府及制造等主权AI专案。自2023年推出福尔摩沙大模型以来，Model Foundry模型训练服务持续扩展Gemma、Muse、Llama、Mistral等开源模型基座，涵盖大型语言、多模态及向量嵌入模型。结合AI算力、资料治理、模型训练与管理平台，以及AFS Suite与Agent应用，形成从算力、资料、模型到应用的Full-Stack AI Foundry能力，协助政府与企业建构可掌握、可治理、可持续演进的主权AI架构。