點解依家學 STEM，唔只係砌機械人？
「阿媽，我想學 AI，但學校淨係教 Scratch 砌貓捉老鼠。」
呢句說話，可能係 2026 年香港家長最常聽到嘅投訴。傳統 STEM 課程，無論係 Lego Mindstorms 定係 Micro:bit，都仲停留喺「感應器 + 摩打」嘅層次。但現實世界嘅 AI，已經唔係咁簡單。
上星期，HuggingFace 上出現咗一個令人震驚嘅模型：Ornith-1.0-35B-GGUF。呢個模型有 350 億個參數，理論上係企業級 AI，但因為 GGUF 格式嘅壓縮技術，家用電腦都 Run 到。短短 7 日，佢已經有 322,780 次下載，689 個讚好。
呢個現象話畀我哋知：AI 已經唔係大公司嘅專利。你仔女喺屋企，用一部普通嘅 laptop，就可以部署、微調、甚至創造屬於自己嘅 AI 模型。呢個能力，正正係未來十年 STEM 教育嘅核心。
今日呢篇文章，會同你拆解：點解「本地 AI」係 STEM 教育嘅 Game Changer、邊 3 個開源模型最適合學生入門、點樣由零開始部署、以及點樣將呢啲技能轉化為比賽同升學優勢。
具體技能／工具：由「用 AI」到「整 AI」嘅三步曲
第一步：理解「本地 AI」嘅革命性
好多家長以為 AI 一定要用雲端，例如 ChatGPT、Claude。但雲端 AI 有幾個致命問題：
- 私隱風險：你仔女嘅功課、創意、數據全部上傳到美國伺服器
- 成本高昂：API 收費每月可以過千蚊
- 缺乏學習深度：用 ChatGPT 只係「問問題」，唔係「理解 AI」
本地 AI 嘅出現，改變晒一切。Ornith-1.0-35B 呢類模型，用 GGUF 格式壓縮後，只需 16GB RAM 嘅電腦就可以運行。即係話，一部 $8,000 蚊嘅 laptop，已經可以 Run 到 350 億參數嘅模型。
重點工具：
- llama.cpp：開源嘅 LLM 運行框架，支援 GGUF 格式，Windows/Mac/Linux 都用得
- Ollama：更簡單嘅圖形界面工具，一鍵下載同運行模型
- LM Studio：最適合初學者，有 GUI 界面，可以同 ChatGPT 一樣對話
第二步：邊 3 個模型最適合學生？
根據 HuggingFace 最新趨勢，我揀咗 3 個「學生友善」嘅開源模型：
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Ornith-1.0-35B-GGUF（deepreinforce-ai）
- 亮點：350 億參數，家用電腦可運行，MIT 授權（完全免費）
- 適合：中三或以上學生，想了解大型語言模型嘅原理
- 實際應用：幫手寫 essay、分析數據、甚至整簡單嘅聊天機械人
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Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF（empero-ai）
- 亮點：90 億參數，速度極快，下載量超過 136 萬次
- 適合：初中生，用嚟學編程同邏輯推理
- 實際應用：幫手 debug code、解釋數學概念、創作故事
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DeepSeek-V4-Pro-DSpark（deepseek-ai）
- 亮點：DeepSeek 最新版本，支援長文本生成，有學術論文支援
- 適合：高中至大專生，想做科研或比賽作品
- 實際應用：分析科學文獻、生成實驗報告、甚至整 AI Agent
第三步：本地部署實戰教學（唔使驚，好簡單）
好多家長一聽到「部署」就頭痛，覺得係 IT 人才做到嘅事。其實唔係。以下係一個 30 分鐘內完成 嘅教學：
所需工具：
- 電腦（Windows 10/11，建議 16GB RAM）
- 穩定嘅網絡（下載模型約 5-10GB）
- 冇咩技術背景都可以
步驟：
- 下載 Ollama：去 ollama.ai 下載 Windows 版，安裝好晒
- 打開命令提示字元：按 Windows 掣，打 cmd，Enter
- 下載模型：輸入
ollama pull ornith-1.0-35b（呢個係示範，實際模型名請參考官網） - 開始對話：輸入
ollama run ornith-1.0-35b，就見到 AI 介面 - 進階玩法：用 Python 寫個簡單嘅 script，就可以整自己嘅 chatbot
家長可以點配合：
- 同仔女一齊睇 YouTube 教學（關鍵字：「Ollama tutorial for beginners」）
- 鼓勵佢哋記錄每一步，寫成簡單嘅「部署日記」
- 如果遇到 error，一齊上 Reddit 嘅 r/LocalLLaMA 問人（呢個社群好友善）
香港 STEM 比賽：將本地 AI 技能轉化為勝利
學完本地 AI 部署，下一步就係應用。香港有幾個 STEM 比賽，特別適合展示呢類技能：
1. 香港 STEM 奧林匹克（HK STEM Olympiad）
- 比賽範疇：AI 應用、機械人、編程
- 點樣應用：用 Ornith 模型整一個「本地 AI 助手」，例如幫手分析比賽題目、生成解題策略
- 往年成績：2025 年有學生用本地 AI 整咗個「中醫藥方推薦系統」，攞咗金獎
- 加分技巧：評判特別欣賞「唔使上網」嘅解決方案，因為展示咗技術深度
2. 香港機械人挑戰賽（Hong Kong Robotics Challenge）
- 比賽範疇：機械人設計、自動化
- 點樣應用：將 Ornith 模型嵌入 Raspberry Pi，令機械人可以「聽」指令、「睇」環境
- 實際案例：有隊伍用 Local LLM 控制機械臂，做到「語音揀零件」
- 大學連結：HKU 機械人實驗室嘅教授，每年都會喺呢個比賽搵新血
3. 香港青少年科技創新大賽
- 比賽範疇：跨學科研習、社會創新
- 點樣應用：用本地 AI 解決香港社會問題，例如「AI 導盲犬」用 Local LLM 理解環境
- 升學優勢：呢個比賽嘅得獎者，往年有超過 60% 入到三大 STEM 學系
本地資源：邊度可以學得更深入？
免費資源
- HKU AI Lab 暑期工作坊：每年 7-8 月開辦，教中學生用 Python 同 HuggingFace 模型
- 香港電腦學會（HKCS）：定期舉辦「AI 模型部署」講座，會員免費
- GitHub Education：學生可以申請免費嘅 GitHub Copilot，學 AI 編程
付費課程（有 CEF 資助）
- HKPC 生產力局：$3,000 嘅「AI 模型部署實戰班」，CEF 資助後只需 $1,500
- 香港科技大學 SPACE：$5,000 嘅「Generative AI 應用課程」，適合中四或以上學生
- Coding 101：$2,800 嘅「Local LLM 入門班」，有實體課喺銅鑼灣
大學 Pathway
- 港大工程學院：2027 年新增「AI 系統工程」專修，要求學生有本地模型部署經驗
- 中大計算機科學系：面試時會問「你有冇整過自己嘅 AI 模型？」
- 科大 AI 研究中心：每年招收 20 名中學生做暑期實習，優先考慮有 HuggingFace 作品嘅申請者
家長可以點配合：實用建議
1. 硬件投資：唔使貴，但要啱
- 最低要求：16GB RAM、256GB SSD、Windows/Mac 都得
- 建議配置：32GB RAM、RTX 3060 顯示卡（二手約 $2,000）
- 慳錢方案：用 Google Colab 免費版（有 GPU，但每次只能用 12 小時）
2. 時間管理：每星期 3 小時就夠
- 星期一：睇 YouTube 教學（30 分鐘）
- 星期三：動手部署（1 小時）
- 星期五：整簡單嘅應用（1 小時）
- 星期六：記錄同反思（30 分鐘）
3. 心態調整：容許失敗
- 本地 AI 部署一定會遇到 error，呢個係學習過程嘅一部分
- 同仔女一齊上 Stack Overflow 搵答案，培養解決問題嘅能力
- 記住：每次 error 都係一個學習機會
下一步：由興趣到職業嘅路線圖
短期（3 個月內）
- 完成本地 AI 部署教學
- 參加一次香港 STEM 比賽（報名截止日期：2026 年 9 月）
- 喺 GitHub 開個 account，上載第一個模型
中期（6-12 個月）
- 整一個完整嘅 AI 作品（例如「本地 AI 補習助手」）
- 參加 HK STEM Olympiad 或 Robotics Challenge
- 申請大學暑期 AI 工作坊
長期（2-3 年）
- 用比賽成績申請大學 STEM 學系
- 考慮海外升學（例如 MIT、Stanford 都有 AI 獎學金）
- 成為未來嘅 AI 工程師或研究員
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總結：今日就開始
Ornith-1.0-35B-GGUF 嘅出現，唔只係一個技術突破，更加係一個教育契機。你仔女唔使再「用 AI」——佢哋可以「整 AI」。呢個能力，喺 2027 年嘅大學申請同職業規劃中，將會係最值錢嘅技能。
今日行動清單：
- 下載 Ollama（5 分鐘）
- 同仔女一齊睇 YouTube 教學（30 分鐘）
- 部署第一個本地 AI 模型（30 分鐘）
- 開始記錄學習日記（10 分鐘）
記住：每個 AI 專家，都係由「Hello World」開始。今日你仔女嘅第一步，就係未來嘅一大步。
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