「前緣模型」是哪一條線：算力、能力、和會移動的門檻

「前緣模型」這四個字最近很常出現：要放慢的是前緣、要管制的是前緣、要申請才能用的也是前緣。可是如果你問「哪些模型算前緣」，答案完全看你問誰。

沒有一份官方名單寫著哪幾個模型在上面。現在有的是兩種畫線的方法，邏輯各不相同。

法規那條線：用算力畫

歐盟 AI Act 第 51 條的做法是，一個通用型 AI 模型訓練算力超過 10 的 25 次方 FLOP，就「推定」它具有高衝擊能力，屬於有系統性風險的那一類。推定的意思是可以舉證推翻，開發者能證明自家模型的能力不及最先進的那一群，就不算。另外還有一個更低的指示性門檻：訓練算力超過 10 的 23 次方、而且會生成語言、圖像或影片的，才會被當成通用型 AI 模型來管。歐盟 AI Office 的完整執法權（要資料、要求下架、限期改善、開罰）從 2026 年 8 月 2 日起算。

用算力畫線的好處是客觀、可稽核，壞處是會過期。Epoch AI 的盤點，到 2025 年 6 月就已經有超過三十個公開模型、來自十二家開發者跨過 10 的 25 次方。這條線抓到的是一整群，而且只會越來越多，跟大家心裡想的「最前面那幾個」差很遠。

公司那條線：用能力畫

三家大廠剛好反過來，它們不看算力，看模型會不會做某件危險的事。

Anthropic 的 Responsible Scaling Policy 把模型分成不同的 AI 安全等級，每一級對應一組具體的部署標準和模型權重的保護強度；要往上一級推，得先達到那一級的防護要求。OpenAI 的 Preparedness Framework 把早期的四級收斂成兩個門檻，High 和 Critical，GPT-6 Astra 在網路攻擊這個項目上被自己評為 Critical，就是這套框架下的判定。Google DeepMind 的 Frontier Safety Framework 更偏流程：先定義關鍵能力門檻，規定到了要做什麼評估、誰來審。

三份文件寫法不同，但都是看這個模型能做到什麼，不太管它有多大。方向我覺得是對的，問題是這些都是公司自己寫、自己評的。Dario 那篇文章會提第三方評測員，就是想補這個缺口。

兩條線正在分開

這幾年的變化是，能力不再只來自訓練算力。推理時多想一會兒、接上工具、放進一個會自己跑好幾輪的代理框架，同一個模型能做的事就差很多。一個算力沒到門檻的模型，接上一組工具之後做得到的事，可能超過一個更大但單獨運作的模型。

所以法規的門檻越來越抓不準，公司的自評又沒有外部的人驗過。2026 年下半年大家在吵「誰來管、怎麼管」，吵的大多是這兩件事。

採購的時候可以問的

你不會去訓練模型，但你會買模型做的產品。下面幾個問題，多數供應商的業務答不出來。

你們按哪一份安全框架？寫在哪裡、哪一版？答不出來，通常代表這家公司沒有這份東西。

這個能力目前評到什麼等級、誰評的？自評和第三方評過，差別很大。

我買的這一包裡有什麼？你拿到手的是「模型＋工具＋權限」一整包，危險程度要看整包。一個很普通的模型，加上能寄信、能改資料庫的權限，比一個前緣模型關在唯讀環境裡危險得多。

法規那條門檻是給所有人的最低標準。你公司自己要管的，是給出去的權限：它能寄信嗎、能改資料庫嗎、能碰正式環境嗎。

「前緣模型」這四個字出現在型錄上的時候，旁邊多半沒有註明是按算力還是按能力算的，那一行可以直接在詢價單上請業務補。

站內延伸

• 三家把最強能力鎖成申請制 → AI 開始有駕照制了
• 接得越多要看得懂的越多 → MCP 改版了
• 供應商怎麼問、怎麼比 → 找方法AI 供應商評估

來源： EU AI Act 第 51 條與 GPAI 指引總覽（10^25 FLOP 推定門檻、可舉證推翻、10^23 指示性門檻）；歐盟執委會：General-Purpose AI Models in the AI Act — Q&A（義務生效與執法時程）；Epoch AI：Models over 1e25 FLOP（2025-06：超過三十個模型、十二家開發者）；Anthropic：Responsible Scaling Policy；OpenAI：Preparedness Framework（此連結對自動化程式回 403，瀏覽器可開）；Google DeepMind：Frontier Safety Framework。