2026 邊緣運算實測：如何在 Raspberry Pi 5 (8GB) 上挑選最強局部 LLM？

隨著小型語言模型（SLM）技術在 2026 年迎來大爆發，現在我們僅需一台不到 100 美元的 Raspberry Pi 5 (8GB RAM)，就能運行具備「思考能力」的 AI 助理。

但面對 1B、3B，甚至標榜具備 Reasoning（推理）功能的模型，哪一個才是 Pi 5 的真命天子？本文將基於我在 Pi 5 上的實際測試，針對四款主流輕量化模型進行深度評測，並分享如何透過優化手段，讓你的邊緣運算助理達到「秒開」的反應速度。

🚀 測試環境與任務目標

硬體與軟體配置

• 硬體：Raspberry Pi 5 (8GB RAM)，搭配官方主動式散熱器。

• 軟體：Ollama 運作環境。

• 任務目標：處理日常自動化工作（如 FB 貼文改寫、新聞摘要、邏輯數據校對）。

測試案例：事實抓取能力驗證

為了測試模型對精確數字與事實的理解能力，我們提供以下新聞原文作為輸入素材：

【測試原文內容】

「赤手完攀台北101 霍諾德受訪稱報酬少但沒錢也願意爬」— The Central News Agency 中央通訊社

2026年1月26日 週一 下午5:01

（中央社紐約26日綜合外電報導）美國自由攀岩好手霍諾德昨天成為赤手登頂台北101的第一人。他日前受訪時稱這項挑戰的報酬「少到令人難為情」，但金錢並非他的動力，即使沒任何報酬，他也願意攀登101。

霍諾德（Alex Honnold）昨天在串流平台Netflix全球直播下徒手攻頂101層樓、508公尺高的台北101，全程耗時約1個半小時。

娛樂網站TMZ引述「紐約時報」（The New York Times）報導，霍諾德近日透露，他攀登台北101所獲得的酬勞「少到令人難為情」，尤其跟主流職業運動員動輒數以百萬計美元的合約相比，更顯得微不足道。

根據紐時，霍諾德這次攀登的報酬落在「6位數（美元）中段」。

🏆 四大模型實測評語與回覆紀錄

1. Llama 3.2 3B：當之無塊的 Pi 5 冠軍 👑

Meta 的 Llama 3.2 3B 展現了令人驚訝的對齊能力，是目前 8GB Pi 5 的最佳選擇。

【模型回覆紀錄】

「美國自由攀岩好手Alex Honnold昨天成為第一人徒手攻頂台北101。根據《中央通訊社》-report，他接

受了少於他期望的報酬，為「6位數中段」，但這與主流職業運動員的合約相比，更顯得微不足道。

雖然金錢不是霍諾德的動力，但他仍然願意攀登101層樓、高508公尺的台北101，全程耗時約1個半小時。

評估維度	得分	分析
事實準確率	10 / 10	完美精確抓住：508 公尺、1.5 小時、Netflix 直播、中英文姓名。
邏輯推理	9.5 / 10	成功處理「6 位數中段」數據，沒有發生 1.2B 那種數字幻覺。
語意自然度	8.5 / 10	繁體中文非常道地（除了中間混了一個 -report 小瑕疵）。

2. Gemma 3 4B：最強大腦但溝通缺乏靈活性

Google 的 Gemma 3 在 4B 規模下展現了極高品質的回答，特別是針對複雜數據的擷取。

【模型回覆紀錄】

Here's a two-paragraph summary of the article, incorporating the key details:

American free climber Alex Honnold recently achieved a historic feat, becoming the first person to complete a barefoot climb of Taipei 101. The climb, broadcast live on Netflix, took approximately one and a half hours and involved scaling the building’s 101 floors – a staggering 508 meters. Honnold’s accomplishment was particularly notable due to the challenging nature of the climb and the fact it was undertaken without ropes or safety equipment.

Despite the significant undertaking, Honnold expressed dissatisfaction with the relatively modest compensation he received for the challenge. He stated that the reward was “too little to be worth it,” and that money wasn't his primary motivation. The fee, reported to be in the “mid-six-figure range” (USD), was considerably lower than typical payouts for professional athletes, and he affirmed his willingness to undertake the climb regardless of any financial reward.

評估維度	得分	分析
事實準確率	9.5 / 10	依然是目前最強，數據（508m, 6-figure）擷取毫無破綻。
摘要邏輯	10.0 / 10	兩段式結構完美，事實與心態層次分明。
語境自動適配	2.0 / 10	重大扣分項。沒能識別上下文是中文環境，不如 Llama 聰明。

3. Phi-4-mini (3.8B)：嚴謹但緩慢的學者

微軟 Phi 系列一直是邏輯王者，但在 Pi 5 上運行顯得有些吃力。

【模型回覆紀錄】

On January 26, 2023, Alex Honnold became the first person to free solo climb Taipei 101. He has been vocal about his lack of interest in monetary rewards for this challenge and is willing even without any compensation.

Honnold completed a live stream on Netflix through which he climbed up Taipei 101's total height at approximately one hour fifty minutes, starting with an interview stating that the payment received was 'disappointingly low' compared to professional athletes who earn hundreds of millions. TMZ cited The New York Times for Honnold revealing that his payout fell into six figures (USD).

評估項目	分數	評論
事實準確率	4.0 / 10	致命傷：它把年份寫成 2023（正確應為 2026）。爬行時間寫成 1 小時 50 分（正確約 1.5 小時）。
邏輯與上下文	8.0 / 10	成功理解了「薪水低於預期」與「六位數」的邏輯關係。
語意流暢度	8.0 / 10	英文寫作水準很高，讀起來像專業新聞摘要。

4. LFM 2.5 1.2B-Thinking：輕巧但「幻覺」嚴重

LFM 是 1B 級距中的新星，標榜能在不到 1GB 的記憶體中運行，但對數字的理解極度危險。

【模型回覆紀錄】

Alex Honnold’s ascent of Taipei 101 symbolizes not only physical triumph but also a defiant assertion of perseverance against perceived inequities. Despite previous interviews where he acknowledged the modest compensation for his feat, Honnold’s decision to climb the tower underscores his commitment to pushing boundaries despite financial constraints. His journey highlights the universal struggle between ambition and resource limitations, resonating as a testament to human resilience in the face of systemic challenges.

The climb also sparks broader conversations about valuing effort over monetary rewards, challenging societal norms that prioritize wealth over personal achievement. While the pay for such endeavors remains modest, Honnold’s ascent serves as a reminder of the shared human drive to overcome obstacles, reinforcing the idea that progress often lies beyond material success.

評估項目	分數	評語
硬體適配性	10.0	900MB 占用，在 Pi 5 上跑起來像飛的一樣。
邏輯與推理	6.5	「Thinking」機制讓它會先規劃再回答，在微型模型中極為罕見。
事實正確性	2.5	致命傷。1.2B 腦袋裝不下百科全書，會將「6 位數」腦補成「前 20 名中的第 6 名」。

🛠️ 進階優化：如何讓邊緣運算更像「助手」？

為了實現秒開體驗，我們需要針對 Ollama 進行優化：

1. 永久駐留記憶體 (Keep Alive)：在呼叫 API 時設定 keep_alive: -1。下次詢問時無需重新載入，實現瞬間回應。

2. 分工混合策略 (Hybrid Strategy)：

   • Llama 3.2 3B：負責 FB 發文、內容摘要。

   • Phi-4 Mini Reasoning：負責比價、結構化數據分析。

📢 總結與建議

如果你手頭有一台 Raspberry Pi 5 (8GB)：

• 別浪費時間在 1B 以下模型：它們的邏輯漏洞會讓你的流程充滿錯誤。

• Llama 3.2 3B 是標配：它的繁體中文理解能力足以應付 90% 的需求。

• 注意散熱：請務必加裝官方主動式風扇。

這台只有信用卡大小的電腦，現在就是你最可靠的局部 AI 伺服器。

本文由 Raspberry Pi 5 本地運行的 Gemma 3 4B / Llama 3.2 3B / Phi-4-Mini / LFM 1.2B 協助校對與總結。測試評分參考 Gemini 3 Flash 模型。