GSS 資安電子報 0249 期【2026 雲端 AI 模型採用趨勢：企業最常使用的 10 大模型】
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2026-10-27 00:00
翻譯及整理：叡揚資訊 資安直屬事業處
隨著各種規模的企業將 AI 融入雲端環境，AI 支出也持續攀升。然而，要真正發揮 AI 的價值，光投入預算還不夠，還必須清楚了解背後驅動成果的 AI 模型。
本篇根據 Orca Research Pod 對數十億筆雲端資產的分析，公布 2026 年最熱門的 10 大 AI 模型。這次更新延續去年〈2025 年 10 大 AI 模型〉的排名，呈現企業擴大 AI 應用後，模型使用模式出現了哪些變化。
本篇根據 Orca Research Pod 對數十億筆雲端資產的分析，公布 2026 年最熱門的 10 大 AI 模型。這次更新延續去年〈2025 年 10 大 AI 模型〉的排名，呈現企業擴大 AI 應用後，模型使用模式出現了哪些變化。
雲端 AI 用量持續攀升
今年分析中最值得注意的發現之一，是已經沒有任何單一模型能像當年的 GPT-3.5 一樣獨占市場。2024 年，GPT-3.5 的採用率高達 79%；而目前排名第一的 gpt-4o，在採用 AI 的雲端環境中只占 37.6%。這反映出 AI 市場正逐漸走向成熟與多元化。企業會依成本、延遲、模型能力與使用情境，分散採用不同模型。
今年上榜的 10 個模型全部是 Azure OpenAI 部署，顯示 Microsoft 依然是企業 AI 平台的首選。有 3 個 Embedding 模型進入前 10 名，也進一步證實檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）已成為雲端正式環境中的標準架構模式。此外，GPT-5 系列與推理模型 o4-mini 進入排行榜，代表 OpenAI 新一代模型正從預覽階段走向大規模正式採用。
什麼是 AI 模型？
AI 模型是一種電腦程式，透過從資料中學習規律，經過訓練後能執行特定任務或一系列任務。不同模型各有所長，例如語言、視覺、語音、程式碼、資訊檢索、多模態推理等。有些模型屬於通用型模型，能夠處理廣泛的 Prompt（提示詞）；另一些模型則針對運算速度、成本、Embedding 或特定領域的效能進行最佳化。
AI 模型通常會搭配以下兩類相關元件：
-
AI Services：雲端服務供應商提供，讓團隊能夠大規模部署、微調或使用 AI 功能。
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AI Packages：協助訓練、客製化、最佳化模型，或將模型投入實際營運的框架、函式庫或加速工具。
這些元件共同支撐了現今雲原生環境中日益普及的 AI 驅動應用程式。
2026 年使用率最高的 AI 模型
以下是 Orca Research Pod 分析 426 家至少在雲端使用一個 AI 模型的企業後，整理出採用最廣泛的 10 大 AI 模型。百分比代表在雲端環境中部署該模型的企業比例。
#1. gpt-4o (37.6%)
OpenAI 的旗艦模型 gpt-4o (“omni”) 在 2026 年蟬聯第一名，出現在 37.6% 採用 AI 的企業雲端環境中。GPT-4o 是高智慧的多模態模型，能跨文字、影像與音訊進行推理，支援即時語音互動、複雜分析與豐富的生成式應用。
應用情境：對話式介面、知識助理、多語言問答、雲端維運 Copilot，以及適合用自然語言互動的雲端資安工作流程。
#2. gpt-4.1-mini (34.7%)
GPT-4.1-mini 今年首度上榜就直接拿下第二名，反映企業快速採用這款 GPT-4.1 輕量版。它以更低的成本與延遲，提供出色的指令遵循與推理能力，對高流量工作負載而言，是完整版 Frontier Model 的務實替代方案。
應用情境：面向客戶的聊天服務、自動化內容生成、輕量型 Agent，以及重視執行速度與成本效益的開發工具。
#3. text-embedding-ada-002 (29.1%)
儘管市場上已有更新的 Embedding 模型，text-embedding-ada-002 仍穩居第三名，顯示大量既有的 RAG Pipeline 與向量搜尋架構都建立在這個模型上。
該模型能將文字轉換成可表達語意相似度的數值向量，用於搜尋、分群、推薦與 RAG。
應用情境：搜尋相關性、資料去重、內容標記、推薦引擎，以及用企業資料為大型語言模型 (LLM) 提供事實依據。
#4. gpt-4.1 (28.9%)
GPT-4.1 今年擠進前五名，相較前代，推理品質更好、更能遵循指令，幻覺也更少。可靠度高，適合受法規監管或對準確度要求高的工作流程。
應用情境：政策文件生成、合規文件製作、報告撰寫、分析與審查工作，以及其他對可靠性與準確性要求較高的企業應用情境。
#5. gpt-4o-mini (28.6%)
GPT-4o-mini 為延遲、吞吐量或成本受限的團隊，保留了 GPT-4o 大部分的彈性。雖然是較輕量的模型，但仍具備多模態能力，很適合將 AI 助理擴展到大量使用者，或把 AI 嵌入邊緣或即時應用。
應用情境：App 內 Copilot、現場與邊緣裝置、客服聊天，以及對回應速度與成本效益要求較高的輕量型應用。
#6. text-embedding-3-small (23.2%)
text-embedding-3-small 以更具成本效益的架構，提供良好的語意處理能力，相較於第七名的 large 版模型更小、更快、更省成本，同時保有出色的語意表現，適合大規模索引作業、高 QPS 搜尋，或在資源受限環境中執行的工作負載。
應用情境：Log 擴充、輕量語意標記、大規模個人化服務，以及近即時相似度搜尋。
#7. text-embedding-3-large (22.3%)
text-embedding-3-large 提升了企業級搜尋與檢索的語意精確度和召回率 (Recall)。透過更豐富的向量表示能力，協助系統理解長篇或技術文件中的細微語意差異。
應用情境：知識圖譜 (Knowledge Graph) 強化、法律／技術文件搜尋、能參照企業政策或程式碼庫的 AI Copilot，以及進階 RAG。
#8. gpt-5.1 (22.3%)
gpt-5.1 是 OpenAI 目前能力最強的推理模型之一（原文於 2026 年 7 月發布，研究資料為 2025 年至 2026 年上半年），也是 GPT-5 系列首度進入企業前 10 名。它在複雜、多步驟任務上表現出色，帶動企業在重視準確度與推理深度的情境中採用。
應用情境：進階程式碼生成、複雜文件分析、多步驟規劃與流程協調 (Orchestration)，以及需要深度推理能力的 Agentic Workflow。
#9. gpt-5-mini (19.7%)
gpt-5-mini 將 GPT-5 系列的能力帶入對成本與延遲較敏感的工作負載。它與 gpt-5.1 同時進入前 10 名，代表企業已經開始大規模試用新一代模型。
應用情境：批次自動化、輕量型 Agent、維運腳本，以及需要兼顧預算與吞吐量的雲端工具智慧化應用。
#10. o4-mini (17.8%)
排名第十的 o4-mini 是 OpenAI 的高效率推理模型，也是第一個擠進企業前 10 名的專用推理模型。它的上榜反映企業對逐步邏輯推理、數學與程式碼處理等能力的需求持續增加。
應用情境：自動化程式碼審查、數學推理、結構化問題解決，以及思維鏈 (Chain-of-Thought) 準確度比生成速度更重要的情境。
Orca Research Pod 的 AI 模型使用趨勢洞察
Orca Research Pod 持續分析全球數十億次雲端資產掃描與數十萬個程式碼儲存庫，找出新興技術模式與資安風險。這份 2026 年排名，正是根據他們對 AI 模型採用情況的最新研究。
Orca Security 如何運用 AI 模型提升雲端安全
Orca Security早在 2023 年初就成為第一個整合 GPT-3 的 CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform)，運用生成式 AI 加快風險偵測、簡化調查並精簡修復流程。
此後，Orca Security 持續發展 Orca Cloud Security Platform，協助企業在雲端環境中安全推動 AI 創新，同時運用 AI 技術強化雲端安全。Orca 的 AI Security Posture Management (AI-SPM) 功能，讓企業全面且深入掌握超過 50 種 AI 模型與套件的風險。
另外，Orca AI 也為整個平台提供多項 AI 功能，包括用自然語言搜尋找出資產與風險、隨需提供分級與調查指引、自動產生修復程式碼與步驟，以及支援 50 種以上語言等。
此後，Orca Security 持續發展 Orca Cloud Security Platform，協助企業在雲端環境中安全推動 AI 創新，同時運用 AI 技術強化雲端安全。Orca 的 AI Security Posture Management (AI-SPM) 功能，讓企業全面且深入掌握超過 50 種 AI 模型與套件的風險。
另外，Orca AI 也為整個平台提供多項 AI 功能，包括用自然語言搜尋找出資產與風險、隨需提供分級與調查指引、自動產生修復程式碼與步驟，以及支援 50 種以上語言等。
若您對 Orca Security 有興趣，歡迎於網頁中留下資訊，將會有專人與您聯繫 ➤ https://www.gss.com.tw/product-services-nav/info-security/orca#cta
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