對於絕大多數的內容管理系統（CMS）網站而言，其核心特性是「高讀取、低寫入」：大量的訪客持續瀏覽網頁（高讀取），而網站管理者或編輯更新內容的頻率相對較低（低寫入）。為此，一個名為「sharkEC」的系統，正如許多現代化的CMS架構一樣，特別針對此特性進行了優化設計，其核心目標在於將內容的「寫入」（建立、編輯、管理）與「讀取」（終端使用者瀏覽）兩個行為進行分離，從而確保管理者在後台進行任何操作時，都不會影響到前台使用者的瀏覽體驗與網站效能。
隨著人工智慧技術的飛速發展，大規模語言模型（Large Language Models, LLMs）已成為自然語言處理（NLP）領域的核心，廣泛應用於對話系統、程式碼生成、內容創作及複雜推理任務等。2025年，LLM市場競爭激烈，OpenAI、Google、Anthropic、xAI及DeepSeek等公司推出了性能卓越的模型，每款模型在效能、成本及應用場景上各有特色。本文將深入比較當前主流的LLM，包括GPT-4o、Claude 4 Sonnet/Opus、Gemini 2.5 Pro、Grok 4及DeepSeek R1，並分析它們的優勢、限制及適用場景，幫助讀者選擇最適合自身需求的模型。
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