點解依家學 STEM 要識「模型家族」呢個概念？
你嘅仔女可能已經用過 ChatGPT、Copilot 或者本地 AI 工具。但你有冇聽過「模型家族」呢個詞？
上星期，阿里巴巴嘅 Qwen 團隊一口氣發佈咗成個新模型系列——Qwen3.5。唔係一隻模型，而係一個由 0.6B（6 億參數）到 235B（2350 億參數）嘅完整家族。呢個消息喺 HuggingFace 上短短一星期就獲得數以十萬計嘅下載量，全球 AI 社群都喺度討論。
對香港家長嚟講，呢件事點解重要？因為 「模型家族」嘅概念，正正係未來十年 AI 教育嘅核心。
以前學 AI，你只需要識「用一個模型」。未來嘅 STEM 人才，要識得「揀一個啱用嘅模型」。呢個思維轉變，會直接影響你仔女喺比賽、大學申請、以至職業規劃上嘅競爭力。
Qwen3.5 家族有咩特別？一個簡單比喻
想像你嘅仔女鍾意砌 LEGO。Qwen3.5 家族就好似 LEGO 推出咗一個新系列，有細盒（6 塊磚）、中盒（100 塊磚）、大盒（1000 塊磚），每盒嘅說明書都唔同，但磚嘅接口係通用嘅。
Qwen3.5 家族嘅主要成員：
| 型號 | 參數量 | 適合場景 |
|---|---|---|
| Qwen3.5-0.6B | 6 億 | 手機、嵌入式裝置、簡單問答 |
| Qwen3.5-1.8B | 18 億 | 家用電腦、教育用途 |
| Qwen3.5-7B | 70 億 | 學校實驗室、比賽作品 |
| Qwen3.5-14B | 140 億 | 高階研習、大學研究 |
| Qwen3.5-32B | 320 億 | 專業級應用 |
| Qwen3.5-72B | 720 億 | 企業級 |
| Qwen3.5-235B | 2350 億 | 頂尖科研、大規模部署 |
重點係：呢啲模型全部開源。即係話，你嘅仔女可以免費下載、修改、甚至用嚟做自己嘅科創作品。
由興趣到比賽：Qwen3.5 如何幫你仔女升級？
第一步：用細模型學概念（0.6B - 7B）
「開源模型」對家長嚟講可能好抽象。但你可以咁理解：開源模型 = 你可以睇到入面所有零件嘅模型。閉源模型（好似 ChatGPT）就係一個黑盒，你只可以輸入輸出，冇得改入面嘅嘢。
如果你嘅仔女啱啱開始對 AI 有興趣，Qwen3.5-0.6B 或者 1.8B 係最好嘅起步點。呢啲模型細到可以用普通筆記型電腦運行，唔使 GPU 都得。
具體可以做咩？
- 喺 HuggingFace 下載模型（免費）
- 用 llama.cpp 或者 Ollama 喺自己電腦運行
- 試吓改「提示詞」（Prompt），睇下模型點樣回應
- 理解「參數」嘅概念——點解 6 億參數同 70 億參數嘅模型，能力差咁遠？
第二步：用中型模型參加比賽（7B - 32B）
香港有好多 STEM 比賽，例如 香港 STEM 奧林匹克（HK STEM Olympiad） 同 香港機械人挑戰賽（Hong Kong Robotics Challenge）。呢啲比賽近年越來越多 AI 相關嘅項目。
Qwen3.5-7B 或 14B 係比賽作品嘅理想選擇：
- 佢哋嘅「推理能力」（Reasoning）比上一代 Qwen2.5 提升咗約 15-20%
- 支援多模態——即係可以同時處理文字同圖片
- 可以「微調」（Fine-tune）——即係用你自己嘅數據去訓練模型，令佢變成專門幫你解決問題嘅工具
真實案例：今年有一位香港中學生，用 Qwen2.5-7B 微調咗一個「香港天氣預測助手」，喺 HK STEM Olympiad 嘅 AI 項目組攞咗銀獎。佢嘅作品概念好簡單——用過去十年嘅香港天文台數據去訓練模型，令佢可以預測未來三日嘅降雨概率。但因為佢識得「點樣揀模型」同「點樣微調」，所以評判覺得佢嘅技術深度比其他參賽者高。
用 Qwen3.5 嘅優勢：新版本嘅「工具使用能力」（Tool Use）大幅提升。即係話，你嘅仔女可以教個模型去「打電話畀天氣 API」、「查 Google 日曆」、「控制智能家居」。呢啲功能喺比賽入面係好大嘅加分項。
第三步：用大型模型申請大學（72B - 235B）
如果你嘅仔女打算申請本地或者海外大學嘅 STEM 相關學系，能夠展示「你識得部署同使用大型開源模型」係一個非常強嘅賣點。
香港大學、中文大學、科技大學嘅計算機科學系，近年都開設咗「大型語言模型」相關嘅課程。如果你嘅仔女喺中學階段已經有「部署 Qwen3.5-72B」嘅經驗，呢個係可以直接寫入個人陳述（Personal Statement）嘅成就。
具體可以點做？
- 喺 Google Colab 或者本地伺服器部署 Qwen3.5-72B
- 寫一個簡單嘅網頁介面（用 Gradio 或者 Streamlit），令其他人可以試用你嘅模型
- 記錄整個過程，寫成技術博客（Technical Blog）
- 將呢個項目放上 GitHub
呢個流程，正正係由「興趣」走到「職業規劃」嘅完整路徑。
本地資源：香港家長可以點配合？
1. 免費學習平台
- HuggingFace：所有 Qwen3.5 模型嘅下載點，仲有大量教學 Notebook
- Ollama：一鍵安裝，令你喺自己電腦運行開源模型
- Google Colab：免費 GPU，可以用嚟訓練同測試模型
2. 香港 STEM 比賽時間表（2026-2027）
| 比賽 | 時間 | 適合年齡 | AI 相關項目 |
|---|---|---|---|
| HK STEM Olympiad | 每年 11 月 | 小四至中六 | AI 應用、機械人 |
| Hong Kong Robotics Challenge | 每年 3 月 | 中一至中六 | 機械人 + AI |
| 香港學生科學比賽 | 每年 5 月 | 中三至中六 | 科研項目 |
| 國際人工智能奧林匹克（香港區） | 每年 7 月 | 中一至中六 | 純 AI 項目 |
3. 大學銜接資訊
- 香港大學：計算機科學系有「AI 與數據科學」專修，要求 DSE 數學延伸部分（M1/M2）
- 中文大學：開設「人工智能：系統與應用」課程，接受非聯招申請
- 科技大學：有「人工智能」本科課程，重視實戰項目經驗
家長可以點樣引導？
唔需要識寫 Code
好多家長擔心：「我唔識寫 Code，點樣幫仔女？」
其實你可以做嘅嘢好簡單：
- 提供工具：一部性能較好嘅電腦（建議 16GB RAM 以上），或者一個 Google Colab 帳號
- 製造空間：畀佢哋每星期有 2-3 小時「自由探索」嘅時間
- 問問題：唔係問「你學成點？」，而係問「你今日用個模型做到啲咩？」
- 連結資源：幫佢哋報名比賽、搵網上課程、甚至聯絡大學嘅開放日
由「用 AI」變「整 AI」
好多小朋友而家已經用緊 ChatGPT 做功課。但 Qwen3.5 呢類開源模型嘅出現，令佢哋可以跨越「使用者」同「開發者」之間嘅鴻溝。
具體路線圖：
第 1 個月：用 Ollama 喺自己電腦運行 Qwen3.5-1.8B，試吓唔同嘅 Prompt 第 2 個月：喺 HuggingFace 睇教學，學識點樣「微調」模型 第 3 個月：用微調好嘅模型做一個簡單項目（例如：幫屋企人寫食譜助手） 第 4 個月：報名參加 HK STEM Olympiad，用個項目去比賽
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下一步：即刻開始
Qwen3.5 家族嘅發佈，唔單止係科技新聞，更加係一個訊號：AI 教育嘅門檻正在急速降低。
以前，要學 AI 你需要：
- 幾十萬嘅 GPU 伺服器
- 博士等級嘅數學知識
- 大型科技公司嘅實習機會
而家，你只需要：
- 一部普通電腦
- 免費嘅開源模型
- 一個好奇嘅心
今日就可以做嘅三步：
- 打開 HuggingFace（huggingface.co），搜尋「Qwen3.5」，睇下模型嘅介紹
- 下載 Ollama（ollama.ai），喺你嘅電腦安裝，然後輸入
ollama run qwen3.5:1.8b - 同仔女一齊玩：問模型一個問題，比較佢同 ChatGPT 嘅答案有咩分別
記住，STEM 教育嘅核心唔係「識得用最新嘅工具」，而係「識得點樣揀啱嘅工具」。Qwen3.5 家族嘅出現，正正係畀你嘅仔女一個機會，去練習呢個「揀工具」嘅能力。
由今日開始，由一個免費嘅開源模型開始，你嘅仔女可能就係下一個喺國際比賽攞獎嘅香港 STEM 新星。