微軟在 2026 年 10 月 7 日於舊金山舉行的 Windows 與 Surface 發表會上，提出 Windows 的「混合智慧」（hybrid intelligence）方向：AI 工作適合在個人電腦上處理時，就在本機執行；需要更多資源時，再交由雲端模型處理。Windows 負責人帕萬・達武盧里（Pavan Davuluri）表示，AI 代理也應在 Windows 的安全與管理機制下運作。19

這項策略的重點，不是所有 AI 工作都要搬到筆電上，而是微軟希望 Windows 能把本機與雲端模型整合成同一套工作流程。

Windows 如何結合本機與雲端 AI？

依照微軟的構想，有些任務可以交給 PC 上的模型，其他工作則仍可使用雲端模型。微軟將這種分工視為 Windows AI 功能與代理程式的發展基礎，而不是雲端服務的替代方案。19

為了讓開發者更容易在 Windows 上使用本機模型，微軟表示將在 Windows ML 中加入對 llama.cpp 的支援。Windows ML 是用來執行 AI 模型的環境；加入支援後，開發者可透過 Windows 的硬體執行架構，探索更多開源模型。3943

DeepSeek、Nemotron 與微軟自家程式碼模型

微軟介紹了數款可在本機運行的模型，包括 DeepSeek V4 Flash、NVIDIA 即將推出的 Nemotron，以及微軟自家的 MAI Code 1.1 Flash 程式碼模型。33

據報導，DeepSeek V4 Flash 共 2,840 億個參數，並採用 1.6 位元量化，讓模型可在約 60 GB 記憶體中運行。微軟形容其能力「接近前沿」（near-frontier）；不過，這是廠商對模型表現的描述，現有來源並未提供獨立基準測試來證實這項說法。26

NVIDIA 即將推出的 Nemotron，據稱有超過 700 億個參數，並透過 2 位元量化將記憶體需求控制在略高於 20 GB。相關報導提到預定於 10 月 15 日推出；這應視為預定時程，並不代表模型已正式上市。2633

這些數字也說明了模型壓縮為何重要。若以每個參數 4 位元計算，2,840 億個參數的模型光是權重就約需 142 GB，還未計入執行時的額外記憶體需求。要將模型放進約 60 GB 記憶體，必須使用更激進的量化方式。現有來源尚未證實這個特定壓縮版本在獨立測試中的表現，因此微軟對模型品質的描述仍有待驗證。26

讓模型選對任務，也為 AI 代理設下界線

微軟也介紹了連結模型與任務的軟體設計。GitHub 的 HydraFusion 可依任務需求分派工作，並將本機模型納入可選方案。39

至於能操作電腦的 AI 代理，微軟公布了 Execution Containers，作為限制代理可存取資料及可執行操作的隔離層。這也是 Windows 代理策略的一環：本機 AI 能力增加之際，明確界定代理的權限同樣重要。34

RTX Spark 硬體：把大型模型帶到個人電腦

微軟已開放 Surface Laptop Ultra 預購。這款筆電採用 NVIDIA RTX Spark 硬體，起價為 2,599 美元；微軟列出的配置最高可搭載 128 GB 統一記憶體。1831

這類硬體旨在讓較大型的模型能在本機運行，但價格與記憶體需求也凸顯一項現實：要在個人電腦上執行規模可觀的模型，可能得購買價格不菲、記憶體充足的系統。NVIDIA 的 DGX Spark 定價也反映出類似成本壓力：報導指出，128 GB 版本售價為 6,950 美元，新的 64 GB 版本則為 4,999 美元。3

這次發表說明了什麼，又還不能證明什麼？

微軟的方向相當明確：Windows 將協調本機與雲端 AI，提供更多開源模型的執行途徑，並為 AI 代理加入存取限制。但這次發表並未證明本機模型在各類任務上都能追上雲端服務，也沒有證實所公布的模型表現已通過獨立驗證，更不代表裝置端 AI 將讓雲端運算變得多餘。實際效果仍取決於真實使用測試、軟體供應情況，以及使用者手上的硬體。

現階段，「混合智慧」最適合被理解為一項平台策略：Windows 會在合適時運用 PC 執行 AI 工作，同時保留雲端模型作為選項。

微軟在 2026 年 10 月 7 日於舊金山舉行的 Windows 與 Surface 發表會上，提出 Windows 的「混合智慧」（hybrid intelligence）方向：AI 工作適合在個人電腦上處理時，就在本機執行；需要更多資源時，再交由雲端模型處理。Windows 負責人帕萬・達武盧里（Pavan Davuluri）表示，AI 代理也應在 Windows 的安全與管理機制下運作。19

這項策略的重點，不是所有 AI 工作都要搬到筆電上，而是微軟希望 Windows 能把本機與雲端模型整合成同一套工作流程。

Windows 如何結合本機與雲端 AI？

依照微軟的構想，有些任務可以交給 PC 上的模型，其他工作則仍可使用雲端模型。微軟將這種分工視為 Windows AI 功能與代理程式的發展基礎，而不是雲端服務的替代方案。19

為了讓開發者更容易在 Windows 上使用本機模型，微軟表示將在 Windows ML 中加入對 llama.cpp 的支援。Windows ML 是用來執行 AI 模型的環境；加入支援後，開發者可透過 Windows 的硬體執行架構，探索更多開源模型。3943

DeepSeek、Nemotron 與微軟自家程式碼模型

微軟介紹了數款可在本機運行的模型，包括 DeepSeek V4 Flash、NVIDIA 即將推出的 Nemotron，以及微軟自家的 MAI Code 1.1 Flash 程式碼模型。33

據報導，DeepSeek V4 Flash 共 2,840 億個參數，並採用 1.6 位元量化，讓模型可在約 60 GB 記憶體中運行。微軟形容其能力「接近前沿」（near-frontier）；不過，這是廠商對模型表現的描述，現有來源並未提供獨立基準測試來證實這項說法。26

NVIDIA 即將推出的 Nemotron，據稱有超過 700 億個參數，並透過 2 位元量化將記憶體需求控制在略高於 20 GB。相關報導提到預定於 10 月 15 日推出；這應視為預定時程，並不代表模型已正式上市。2633

這些數字也說明了模型壓縮為何重要。若以每個參數 4 位元計算，2,840 億個參數的模型光是權重就約需 142 GB，還未計入執行時的額外記憶體需求。要將模型放進約 60 GB 記憶體，必須使用更激進的量化方式。現有來源尚未證實這個特定壓縮版本在獨立測試中的表現，因此微軟對模型品質的描述仍有待驗證。26

讓模型選對任務，也為 AI 代理設下界線

微軟也介紹了連結模型與任務的軟體設計。GitHub 的 HydraFusion 可依任務需求分派工作，並將本機模型納入可選方案。39

至於能操作電腦的 AI 代理，微軟公布了 Execution Containers，作為限制代理可存取資料及可執行操作的隔離層。這也是 Windows 代理策略的一環：本機 AI 能力增加之際，明確界定代理的權限同樣重要。34

RTX Spark 硬體：把大型模型帶到個人電腦

微軟已開放 Surface Laptop Ultra 預購。這款筆電採用 NVIDIA RTX Spark 硬體，起價為 2,599 美元；微軟列出的配置最高可搭載 128 GB 統一記憶體。1831

這類硬體旨在讓較大型的模型能在本機運行，但價格與記憶體需求也凸顯一項現實：要在個人電腦上執行規模可觀的模型，可能得購買價格不菲、記憶體充足的系統。NVIDIA 的 DGX Spark 定價也反映出類似成本壓力：報導指出，128 GB 版本售價為 6,950 美元，新的 64 GB 版本則為 4,999 美元。3

這次發表說明了什麼，又還不能證明什麼？

微軟的方向相當明確：Windows 將協調本機與雲端 AI，提供更多開源模型的執行途徑，並為 AI 代理加入存取限制。但這次發表並未證明本機模型在各類任務上都能追上雲端服務，也沒有證實所公布的模型表現已通過獨立驗證，更不代表裝置端 AI 將讓雲端運算變得多餘。實際效果仍取決於真實使用測試、軟體供應情況，以及使用者手上的硬體。

現階段，「混合智慧」最適合被理解為一項平台策略：Windows 會在合適時運用 PC 執行 AI 工作，同時保留雲端模型作為選項。