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16.03 2025

開源 LLM Tool Call 支援實測：選對第一步，讓 AI 真正進入企業流程

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開源 LLM Tool Call 支援實測：選對第一步，讓 AI 真正進入企業流程

在企業導入大型語言模型 (LLM)的過程中，關鍵不只是模型能力有多厲害，更重要的是是否具備實際應用的可行性，以及是否能順利整合至現有系統中。
尤其當模型從「語意理解」轉向「任務執行」角色時，Tool Call 能力已成為判斷其商業價值的關鍵門檻。
Tool Call 不僅代表模型能理解指令，更代表能主動啟用工具，查詢資訊，或執行操作。換言之，這項能力是 LLM 能否進入企業工作流程、承擔執行任務的重要指標。

透過真實任務檢驗模型的實戰能力：LLM「能否落地」的四個關鍵能力

偲倢的 RD 團隊設計了四個測試項目，聚焦在企業導入初期最常見、也最具實用價值的場景。這些項目不只是功能測試，更對應真實的業務流程整合需求：

圖1：偲倢科技依據企業四個常見任務作為 LLM Tool call 評估標準；偲倢科技整理製圖

1. 原生 Tool Call 支援度

評估模型是否支援像 OpenAI function calling 或 HuggingFace tool spec 的原生工具呼叫介面。這類模型在實作上可直接與內部 API 或第三方服務對接，導入門檻最低。

2. System Prompt 可訓練性

針對非原生支援的模型，透過提示詞（prompt）教導其模仿 Tool Call 行為，評估其「可教性」。這對資源有限、需高度客製的企業至關重要。

3. 格式轉換能力

模擬將自然語言資料轉為 JSON 的能力，例如：

轉換顧客資訊、產品規格為結構化格式
處理多層嵌套（如品牌/型號/價格）
多筆條列資料（如商品或書籍清單）]

這項能力是串接 ERP、CRM、票務、訂單等系統的第一步。

4. 任務拆解能力
測試模型能否理解複雜敘述，並轉化為一組可執行的任務，例如：

安排日程（回診、會議）
設定提醒（交報告、準備簡報）
查詢資訊（天氣、行程空檔）

這些題目模擬智慧助理、企業 RPA、自動排程等應用場景，由 GPT-4o 評分拆解邏輯與完整性。

七款主流模型評比：小模型表現優異！

圖2：LLM 模型各參數實測效果；偲倢科技整理製圖

從結果看策略：為何小模型反而是企業導入的聰明選擇？

圖3：偲倢科技建議Tool Call 是導入 LLM 的最基礎核心，選擇小參數模型將能讓整體資源更有效率；偲倢科技整理製圖

Tool Call 是企業導入 LLM 的最小可行單位（MVP）

不論是智能客服、文件自動處理還是工作流程整合，Tool Call 能力都是讓 LLM 成為「能做事的 AI 員工」的核心。沒有 Tool Call，就難以讓模型真正介入企業的自動化場景。

小模型 ≠ 小能力：中小企業的最佳起點

測試結果顯示，像 Qwen3 1.7B 或 4B 等中小參數模型，已經具備不錯的格式轉換與 Tool Call 模擬能力，在部署成本、推論速度與擴充彈性之間提供了極佳平衡。

Prompt 設計是未來部署效率的關鍵

即使模型未內建 Tool Call 功能，仍可透過 prompt 工程訓練其達成近似效果。這讓企業能以較低成本試行應用，並逐步進階部署。

Edgestar：讓企業真正落地 LLM 的 AI 基礎架構

圖4：偲倢科技推出的 Edgestar 結合高效且彈性的硬體配置與直覺便利的模型管理平台；偲倢科技整理製圖

透過本次測試，我們觀察到 Tool Call 能力是企業應用生成式 AI 的起點。要讓 LLM 真正落地，選對模型之外，還要有能撐起運行與管理的基礎架構。Edgestar 正是為此而生的地端 AI 解決方案，幫助企業從測試走向部署，從模型選型走向穩定營運：

高效且彈性的硬體配置：Lite / Basic / Premium 三種方案，支援單卡推論、SFT 微調到大參數模型的全參數微調，依需求彈性調配，滿足不同企業規模與應用情境。

直覺便利的模型管理平台：內建 Edgestar Manager，整合推論服務、訓練流程與即時監控，支援多種推論引擎（vLLM、SGLang、NVIDIA NIM），相容 OpenAI API，一鍵部署、任務排程、GPU 自動分配，降低維護成本，提升落地效率。

Edgestar 不只是部署平台，更是企業邁向 LLM 生產力化的戰略夥伴。

📌 補充說明：語言對模型能力的影響
本次測試全數題目均以繁體中文進行，用來模擬台灣企業實際應用場景。需特別說明的是，部分模型（如 LLaMA 系列）以英文語料訓練為主，對繁體中文的理解與輸出能力相對有限，因此在 Tool Call 或任務拆解表現上可能受語言因素影響。
企業在評估模型選型時，應根據實際使用語言與任務語境進行驗證，避免僅以此測試分享作為決策依據。