點解依家學 STEM，唔可以唔識 AI 模型？

「阿仔，你知唔知你玩緊嗰個 AI 畫圖工具，背後係邊個模型？」

呢個問題，可能好多香港家長都答唔到。但喺 2026 年嘅今日，AI 模型已經唔再係工程師嘅專利——佢哋係你小朋友嘅「數碼教練」、「創意拍檔」，甚至係「比賽隊友」。

上星期，HuggingFace 平台上嘅 GLM-5.2 模型一週內爆升 4,075 個讚好，下載量超過 53 萬次。同一時間，Bonsai-27B 同 Qwythos-9B 都喺全球 AI 社群引起轟動。呢啲數字背後，代表咗一個重要趨勢：AI 模型變得愈來愈細、愈快、愈易用，連 8 歲小朋友都可以上手。

但問題嚟了：香港家長點樣喺咁多選擇入面，揀啱畀自己小朋友嘅 AI 工具？點樣由「玩」變成「學」，再變成「比賽」同「升學」嘅武器？

今日，TopClass HK 編輯部就為你拆解 3 個最新開源 AI 模型，睇吓佢哋點樣幫你小朋友由零開始，踏上 STEM 成功之路。

第一關：點解揀「開源模型」唔係「收費工具」？

好多家長第一時間會諗：「用 ChatGPT 唔係仲易咩？」

答案係：開源模型畀到嘅「動手做」機會，封閉工具永遠畀唔到。

開源模型嘅最大優勢係——你可以下載、改動、甚至重新訓練佢。對於小朋友嚟講，呢個過程就係最好嘅 STEM 訓練：

  • 佢哋會學到「數據」係點樣餵畀 AI
  • 佢哋會理解「模型」點樣「學習」
  • 佢哋會親手「調整參數」，睇到即時效果

呢啲經驗，正正係香港 STEM 比賽（例如 HK STEM Olympiad、Hong Kong Robotics Challenge）嘅評審最睇重嘅「實作能力」。

第二關：3 個最新開源模型，邊個最適合你小朋友？

我哋揀咗 HuggingFace 上最近一週人氣最高嘅 3 個模型，逐個分析佢哋嘅特點、適合年齡、同學習路線。

1. GLM-5.2（智譜 AI）— 最適合「初階入門」嘅模型

基本資料：

  • 開發者：zai-org（清華系團隊）
  • 一週讚好：4,075
  • 下載量：534,698
  • 類型：text-generation（文字生成）
  • 特點：MoE（混合專家）架構，輕量但高效

點解適合小朋友？

GLM-5.2 採用咗「混合專家」（MoE）技術，簡單講就係：呢個模型好似一個「團隊」，入面有好多個「專家」，每個專家負責唔同範疇。 當你問問題時，模型會自動搵最合適嘅「專家」嚟回答。

對小朋友嚟講，呢個設計有幾個好處：

  • 速度夠快：唔使等好耐，小朋友唔會失去耐性
  • 答案夠準：唔會亂講嘢，減少「AI 幻覺」
  • 支援中文：GLM 系列本身係中國團隊開發，繁體中文支援極好

學習路線建議（8-12 歲）：

  1. 先用 GLM-5.2 嘅網頁版玩「AI 問答遊戲」— 問科學問題、歷史事件
  2. 引導小朋友「比較答案」— 問同一個問題 3 次，睇吓答案有冇唔同
  3. 進階：用 Python 簡單調用 API，寫一個「AI 聊天機械人」

2. Bonsai-27B（Prism ML）— 最適合「進階學習」嘅模型

基本資料：

  • 開發者：prism-ml
  • 一週讚好：400+（Bonsai-27B-gguf）+ 684（Ternary-Bonsai-27B-gguf）
  • 下載量：超過 100 萬次
  • 類型：conversational（對話式）
  • 特點：1-bit 量化，極細模型

點解適合小朋友？

Bonsai-27B 嘅最大賣點係：佢將一個 270 億參數嘅大模型，壓縮到 1-bit 嘅超細檔案。 你可以喺一部普通手提電腦（甚至 Raspberry Pi）上面運行佢，完全唔使連網。

呢個對 STEM 學習嚟講係革命性：

  • 離線使用：喺屋企、喺學校、甚至喺比賽場地，冇網絡都用到
  • 硬件門檻低：唔使買貴價 GPU，一部 HK$3,000 嘅二手筆記本就得
  • 隱私安全：所有數據留喺本地，家長唔使擔心資料外洩

學習路線建議（12-16 歲）：

  1. 下載 GGUF 格式嘅 Bonsai-27B，用 llama.cpp 喺自己電腦運行
  2. 學習「量化」概念：點解一個 270B 嘅模型可以縮到咁細？
  3. 比賽應用：用 Bonsai-27B 做「本地 AI 助手」，參加 Hong Kong Robotics Challenge

3. Qwythos-9B（Empero AI）— 最適合「比賽衝刺」嘅模型

基本資料：

  • 開發者：empero-ai
  • 一週讚好：2,278
  • 下載量：2,096,147（全場最高）
  • 類型：quantized（量化版）
  • 特點：基於 Qwen3.5，專為推理設計

點解適合小朋友？

Qwythos-9B 嘅下載量超過 200 萬，係今次比較中最高嘅。佢嘅特別之處係：專為「推理」同「邏輯」任務而優化。

對於準備 STEM 比賽嘅小朋友嚟講，呢個模型可以：

  • 幫手解數學題：唔係直接畀答案，而係一步步引導思考
  • 寫程式碼：支援多種語言（Python、Java、C++），適合比賽用
  • 除錯助手：當小朋友嘅程式出錯，Qwythos 可以解釋錯誤原因

學習路線建議（14-18 歲）：

  1. 用 Qwythos-9B 輔助準備 HK STEM Olympiad 嘅編程題目
  2. 學習「Prompt Engineering」：點樣問問題先可以得到最好嘅答案
  3. 進階：將 Qwythos 整合到機械人項目，實現「AI 驅動嘅自動決策」

第三關：香港本地資源，點樣配合呢啲模型？

淨係有模型唔夠，仲要配合本地嘅比賽、課程同大學途徑。我哋整理咗一份「AI 模型 × 香港 STEM 路線圖」：

比賽路線（由淺入深）

  1. 香港 STEM 奧林匹克（HK STEM Olympiad）

    • 適合：小四至中六
    • 點樣用 AI 模型：用 GLM-5.2 做資料搜集同報告整理
    • 官方網站：hkstemo.org（建議家長提前半年準備）

  2. 香港機械人挑戰賽（Hong Kong Robotics Challenge）

    • 適合：中一至中六
    • 點樣用 AI 模型：用 Bonsai-27B 做機械人嘅「本地大腦」，實現離線決策
    • 每年 10 月報名，3 月比賽

  3. 國際人工智能奧林匹克（IAIO）

    • 適合：中四至中六
    • 點樣用 AI 模型：用 Qwythos-9B 訓練自己嘅模型，參加「模型優化」賽項
    • 香港區選拔通常喺 1 月舉行

課程推薦

  • HKU SPACE 青少年 AI 課程：HK$3,800/10 堂，教 Python + AI 模型應用
  • CUHK 暑期 STEM 學院：HK$5,500/兩星期，包含機械人同 AI 模型實作
  • 自學資源：HuggingFace 嘅「AI for Kids」課程（免費，英文）

大學申請捷徑

香港三大（HKU、CUHK、HKUST）近年都增設咗「AI 相關」嘅收生名額：

  • HKU 工程學院：STEM 比賽獲獎者可獲「加分」
  • CUHK 計算機科學：2025 年起接受「AI 項目作品集」
  • HKUST AI 學系：設有「直接取錄」計劃，對象係國際比賽獲獎者

第四關：家長可以點配合？（實戰 Tips）

好多家長會擔心：「我唔識 AI，點教小朋友？」

其實，你嘅角色唔係「教練」，而係「陪練」。以下係 3 個簡單可行嘅步驟：

第一步：一齊「玩」

今個週末，同小朋友一齊去 HuggingFace 嘅「Spaces」頁面，搵一個 GLM-5.2 嘅 demo 試玩。問佢：「你覺得呢個 AI 答得啱唔啱？」— 呢個動作已經係訓練批判性思維。

第二步：設定「小目標」

唔好一開始就諗比賽。先設定一個小目標：

  • 第一週：用 AI 模型寫一個「自我介紹」嘅 Python 程式
  • 第二週：將個程式放上 GitHub
  • 第三週：參加一個小型嘅「黑客松」（例如 CodeMonkey 嘅網上比賽）

第三步：搵社群支援

香港有好多免費嘅 STEM 社群：

  • HK STEM Alliance：每月有免費工作坊
  • AI Hong Kong 群組：Facebook 上有超過 5,000 個家長同老師
  • 學校 STEM 學會：好多中學已經有 STEM 學會，鼓勵小朋友主動參加

延伸閱讀

下一步：由「興趣」到「職業」，你準備好未？

2026 年嘅 AI 世界，已經唔係「學唔學」嘅問題，而係「點樣學」嘅問題。

我哋介紹嘅 GLM-5.2、Bonsai-27B、同 Qwythos-9B，只係冰山一角。更重要嘅係，你作為家長，願意俾小朋友「試錯」嘅空間。

呢個星期六，不如試吓呢個行動：

  1. 打開 HuggingFace（huggingface.co）
  2. 搜尋「GLM-5.2」
  3. 同小朋友一齊問佢：「點解天上嘅星星會閃？」
  4. 等佢答完之後，問小朋友：「你覺得佢講得啱唔啱？點解？」

就係咁簡單。STEM 嘅第一步，從來都唔係「識好多嘢」，而係「敢去問問題」。

你準備好同小朋友一齊踏上呢條 AI 旅程未？

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