Chrome 瀏覽器內建免費 AI，以為撿到寶，用了才發現是坑
今天又來介紹一個可悲的瀏覽器功能
他在 2024 年開發者公測的時候，像是全村的希望
到了2026年，大家都在研究要如何把它刪掉。
它就是 Chrome built-in AI(Chrome 瀏覽器內建 AI)，顧名思義，它就是瀏覽器內建的 AI 模型，不用連線上網、無須部署、管理或自行代管模型，就能用 AI 輔助完成各種工作。
聽起來很棒，但實際用起來就像個玩具，畢竟現在還在實驗階段，很多功能都一再調整，而且這只是地端的小模型，想要有比擬 Fable 之類的高貴商業模型的強大成果，簡直是作夢。
下面放一個範例給大家試玩:
1.是使用 Prompt API 來判斷情緒
2.是上傳圖片，然後讓 AI 說裡面是什麼
3.是用 Translator API 翻譯
Prompt API 未檢測
通用本機 LLM（Chrome = Gemini Nano）。預設示範：分析語句的情緒、語氣與言外之意。
輸入語句 → 分析情緒
Image Prompt 未檢測
圖片與問題
提示詞（可改）
Translator API 未檢測
Expert Model（較小，通常沒有 22GB foundation 門檻）。預設 zh → en。
語言清單依 Chrome Translator 官方支援表 （會隨版本變動；實際以 availability() 為準）。
輸入 → 翻譯
環境
執行訊息
前幾天看到 Chrome for Developers 發慘業成功案例，介紹台灣 Yahoo 拍賣利用這個 Chrome build-in AI 來強化產品。How Yahoo Taiwan Ecommerce cut listing times from 20 minutes to 2 and elevated discovery with on-device AI。
可以來探討一下，人家 Yahoo 拍賣為什麼可以用，然後成為有功的猴子。
然後像我這種基層勞工要是在產品裡加入這 AI 功能，下場絕對只有死得很難看。
瀏覽器內建 AI...哪個瀏覽器?
我們再說一次這功能的名字
Chrome built-in AI
Chrome built-in AI
Chrome built-in AI
名稱很重要，要說三次
那手機平板上的 Chrome 瀏覽器呢? 無法使用此功能。
iOS Chrome 跟 Android 手機的 Chrome 瀏覽器在Prompt API 的系統需求條件就有寫:
Chrome for Android, iOS, and ChromeOS on non-Chromebook Plus devices are not yet supported by the APIs which use foundation models.(使用基礎模型的 API 目前不支援 Android 版、iOS 版和非 Chromebook Plus 裝置上的 ChromeOS 版 Chrome。)
只要使用者的瀏覽器或裝置有任何不對勁，Yahoo 拍賣的那些 AI 功能，接下來整篇討論的瀏覽器內建 AI 功能，基本上就武功全廢。
Y拍的策略就是
使用者的電腦不支援此功能?
使用者用的瀏覽器不對?
那使用者就是該死。
那些 AI 功能按鈕，沒有就是沒有。
Y拍沒有提供其他替代方案(例如雲端API)。
(後台商品上架)
(前台瀏覽商品)
沒有 AI 幫忙上架商品，沒有生產力?
哭啊喊啊 叫老闆去更新電腦啊!
(點播一首草東沒有派對的《大風吹》)
Yahoo 自己的新賣家活動頁還拿這個 AI 功能打廣告
「極簡快速上架 ! 天天免運 AI上架 大量搬家 1:1輔導」
對於有些賣家來說根本就是一場空，瀏覽器根本不支援這功能。
反觀如果自己的產品也這樣搞，宣傳說有 AI 上架助手、AI 產品摘要、AI 產品評論摘要、AI 購物建議，然後使用者進來一看，根本沒得用，還有一大堆限定瀏覽器和設備的但書?
哇靠，你他X的廣告不實、虛假宣傳啊?
會在社群上被罵得多難聽，我都不敢想像了。
其他瀏覽器對 built-in AI 的政策
Chrome built-in AI 只是一個大總稱，實際上包含非常多功能，像是:
- 瀏覽器內建 AI 模型(例如 Chrome 是 Gemini Nano，Microsoft Edge 是 Phi-4-mini)
- 瀏覽器提供 Web API，網頁工程師可以去呼叫這些 API 偷偷給網頁程式使用，目前已經有 Summarizer API、Writer API Rewriter API、Prompt API、Translator API、Language Detector API、Proofreader API、Embedding API 等等。
另外還有 WebNN(Web Neural Network API)，但是 Chrome 的網頁沒把他放上去，先跳過不談。
既然是web前端的東西，該有的問題一個都少不了，跨瀏覽器的前端相容性基本就是一坨💩:
- 有些瀏覽器對上面那幾支 API 的支援度不完整，同一套前端程式碼只能在 Chrome 跑得起來，其他的看運氣。
- 有些瀏覽器的開發團隊根本不打算支援這套標準，有自己的理由。
- 有些瀏覽器用自己的 AI 模型，跑出來的效果跟 Chrome 那邊的有差異，要嘛網頁開發者針對各瀏覽器客製調整，要嘛使用者自己接受。
以下來稍微統整一下各方陣營的說法:
Safari(Webkit)
在前文Safari 27：AI 幫我寫瀏覽器套件，還會自動監測網頁更新有介紹過 WWDC2026 發表的一些新功能，但這純粹是屬於 Safari 自己的新功能，還有給 App 開發者使用(例如在iOS/iPad App 裡呼叫 on-device AI)，而不是直接出 Web API 給網頁程式用。
在2026年5月，Apple 的 Web Standards team 的 manager 在回應關於 Prompt API 的提案討論，我隨便挑個一點:
Once a model is available on the device, any top-level page can run inference silently, consuming the user's battery, CPU, and GPU resources without their knowledge.(一旦模型可在裝置上使用，任何頂層頁面都能在未經使用者知情的情況下執行推理，消耗使用者的電池、CPU 和 GPU 資源)
綜合種種原因，他們最後是站在反對提案的那邊(position: oppose)。
Mozilla Firefox
他們在 2025 年收到 Prompt API 的 intent-to-prototype之後，在 2025~2026 間各做了幾次回應，理由像是過早標準化、開發者需要針對不同模型去最佳化 prompt、瀏覽器不應該自己幫使用者決定模型......之類的。
現階段的回應是不建議(position: negative)。
Microsoft Edge
微軟的進度是走得比較接近 Chrome 的，自己還有一套AI web APIs for sites的文件，而且在瀏覽器裡面內建的又是微軟自己的模型。
但是這瀏覽器 AI 功能，目前只有在 Edge 的開發預覽版本(Canary 或 Dev)才用得到，安裝之後還要自己啟用 edge://flags/ 裡面的設定。
不過我在 Edge 這邊弄了老半天，on-device-internals 這邊都是顯示 Install Not Complete，那些 API 也都無法使用。
其他
在 Windows 環境上測試其他 chromium 套殼的瀏覽器
- Arc 瀏覽器
- Perplexity Comet
- Brave 瀏覽器
明明就是同一台電腦，Chromium 都在版本 150 以上，在 Google Chrome 可以正常使用，但其他瀏覽器什麼情況都有，總之非常不順，沒一個能穩定使用的:
- 有時候可以用，隔幾天又不能用了，await LanguageModel.availability() 卡在各種奇怪的狀態。
chrome://on-device-internals/裡面的 Device performance class 顯示 GPU blocked，Foundational model criteria 的 Detected VRAM (MiB) 顯示 Not Available。chrome://on-device-internals/裡面的 Device performance class 永遠顯示 Device performance class: Loading...- flags 裡面的相關功能預設都是停用的，Enable+重啟後，又是不知所云的 Unable to create a text session because the service is not running.
以前俗語是說如果想害人，就叫他去開出版社。
現在是說如果想害人，就叫他去做前端開發工作，然後工作中大半時間都是在幫使用者排除瀏覽器問題、檢查電腦。
現在我們知道，除了技術問題之外，還有開發團隊的政治問題，要讓世界上主流裝置的瀏覽器都能使用這內建 AI 功能，簡直是做白日夢。
需要線上下載的離線模型
在談論 AI 的時候，在某些使用情境，我們會大吹特吹本地模型的好，什麼隱私性啊、資料保密啊、美國或中國的 AI 會拿大家的對話資訊去訓練啊，真是太可怕了(轉頭繼續使用 ChatGPT 和 Claude)。
本文介紹的這種瀏覽器內建 AI，完全解決了各種信任問題，想想實際應用場景:
律師事務所要審閱合約和專利，卻不敢把內容貼進來路不明的雲端 AI?
醫院要把病歷做一些文書處理，但法規一大堆，
銀行工作人員需要整理客戶資料，卻連外網都連不上?
這些行業的共通點就是——資料極度敏感，但只要 AI 是在瀏覽器本地執行，所有資料從頭到尾不離開裝置，合規問題直接少一大半。
企業 MIS 難題
首次取得模型，安裝過程需要瀏覽器連上網路，on-demand 下載 AI 模型。
那問題就來了，有些地方的電腦是完全不連公網的，但是今天又希望一些 web 版本的內部系統可以調用瀏覽器 AI 來提升生產力，MIS/IT人員要怎麼幫公司電腦「下載並安裝」瀏覽器的模型呢?
目前完全沒找到 Google Chrome 提供 SCCM 套件或離線安裝媒體之類的東西，但如果我們到chrome://on-device-internals/可以發現各瀏覽器的模型位置:
C:\Users\使用者名稱\AppData\Local\Packages\TheBrowserCompany.Arc_ttt1ap7aakyb4\LocalCache\Local\Arc\User Data\OptGuideOnDeviceModel\2025.8.21.1028
C:\Users\使用者名稱\AppData\Local\Perplexity\Comet\User Data\OptGuideOnDeviceModel\2025.8.21.1028
C:\Users\使用者名稱\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\OptGuideOnDeviceModel\2025.8.21.1028
資料夾裡面可以看到一個好幾GB的 weights.bin 檔案跟一些其他檔案，至於把這些檔案複製到其他裝置，能不能馬上啟用? 這我就沒去嘗試了，不想浪費生命。
官方目前有一篇 Understand built-in model management in Chrome，裡面有提到各種瀏覽器自動幫人管模型的條件，摘錄幾點出來:
- 如果裝置不符合 硬體需求，則不會下載模型。
- 如果瀏覽器關閉，下載將在下次重新啟動後繼續，前提是瀏覽器在 30 天內開啟。
- Gemini Nano 模型會定期發布更新。 Chrome 瀏覽器會在啟動時檢查這些更新。
- Chrome 會主動管理磁碟空間，以確保使用者不會耗盡空間。如果裝置的可用磁碟空間低於特定閾值，Gemini Nano 模型將自動刪除
- 如果企業策略停用此功能，或使用者連續 30 天未符合其他資格標準，則該模型也會被清除。
碰到這種參數這麼小的本地模型，還會說很好用? 那邊還有缺人嗎? 工作事務是不是都很簡單?
Google 還很好心提醒大家:充分了解內建 AI 模型的生命週期是確保使用者體驗的關鍵。模型下載完成後，您還需要注意模型可能會因磁碟空間不足而突然消失，或在新版本發佈時需要更新。這些都會由瀏覽器自動處理。
這段總結一下，現實總是比理想骨感:
- 模型直接在本地端執行，對話資料完全不需要離開你的電腦（但你的資料在進出模型之前，還是得先經過網頁程式和瀏覽器那層專屬 API——你要怎麼確認 Google Chrome 在中間沒有多做其他事？）
- 不需要註冊任何帳號就能使用，真正的開箱即用（說實話也不差這一點了，大家已經有夠多東西在 Google 上面了）
- 瀏覽器會自動幫你更新到最新版本的模型，確保你永遠使用最先進的技術（這些體貼的機制，結果不是我們不需要選擇，而是沒得選擇）
- 嚴格把關硬體需求，只有在合格的裝置上才會啟用（不能用就是不能用，瀏覽器說了算）
- 首次取得模型只需要連網下載一次，之後完全離線使用，兼顧隱私與便利（但前提是你相信 Google 瀏覽器不會偷偷回傳這功能的使用資料......這不還是回到原本我們想解決的那個 AI 信任問題嗎？）
不禁想到黑神話:悟空中，楊戩的那句台詞:
硬體需求限制
剛剛好像提到磁碟空間限制什麼的，在官方的系統Get started with built-in AI就有列出一堆系統需求:
- Windows 10 or 11; macOS 13+ (Ventura and onwards); Linux; or ChromeOS（但 ChromeOS 只支援 Chromebook Plus 機種）
- Chrome profile 的那槽至少要有 22 GB 的剩餘磁碟空間，如果下載完成後可用空間低於 10 GB，Chrome 會自動刪除模型，等到空間足夠後再重新下載。
- 要有 16 GB RAM 或 4 核以上 CPU(CPU: 16 GB of RAM or more and 4 CPU cores or more.)
- GPU 的 VRAM 要有 4GB 以上；Prompt API 若要處理音訊輸入則強制需要 GPU
- 首次下載模型建議使用非計量網路(unmetered connection)，行動網路這類算流量的連線可能無法觸發下載。模型下載完成後完全離線執行，後續使用不需要網路。
- 模型大小不是固定的：Gemini Nano 會隨著瀏覽器更新而改變實際大小，可在
chrome://on-device-internals查看目前版本
像我有一台電腦就是因為 C 槽空間不足，直接報錯，瀏覽器根本無法正常下載安裝模型。
The device does not have enough space for downloading the on-device model
然後那個 CPU 和 GPU 規格限制，我手邊沒有那種低規格的迷你電腦，不確定有些人拿來跑 Homelab 的那種機器能不能用?
在 AI 浪潮下，某些關鍵零組件漲價漲到爆，黃仁勳，這就是你要的世界嗎?
祝看這篇文章的人，都不是用著那種很差的電腦設備，還被人指揮說要剪影片、跑AI、做特效，然後電腦跑不動還被嫌工作效率不佳、在偷懶，最後還得扛自己的筆電去上班。
使用 API 非常麻煩
我們剛剛說 Chrome built-in AI 只是一個大總稱，實際要整合在自己的程式裡，要先了解每支 API 是幹什麼用的，要如何呼叫、又各有什麼限制。
以 Prompt API 為例，還是會面臨各種 contextWindow 工程難題，也是有role: 'system'什麼的，但是整個 API 格式又是一個特殊的格式，跟一般常見的 OpenAI Chat Completion 格式或 Gemini 格式略有差異，寫起來就像操作 JS 物件，然後也不需要指定模型。
首先不能一上來就直接組 payload，開始呼叫、等待回應，要先:
- 做各種檢查，看看裝置是否有資格使用 AI，會不會跑出 The device does not have enough space for downloading the on-device model 等各種千奇百怪的錯誤訊息
- 在 UI 上還要引導使用者下載模型，而不是一進網頁，大家的電腦跟網路瞬間卡死。
- 好幾GB的模型檔案，下載需要很長一段時間，要做一個下載進度 UI 給使用者看，官方甚至做了一個教學Inform users of model download。
- 不是下載完就好了，還要繼續監聽 downloadprogress，做一個載入記憶體的 loading 狀態。
- 然後要建立 session 和 initialPrompts，並在出現各種問題時，結束 session，以免下次要再執行時就會報錯。
polyfill
碰到裝置不支援的情況怎麼辦? 除了自己寫一堆 if else 顯示提示訊息或改跑雲端 API，官方另外有提供一個實驗性質的 Prompt API polyfill。
在碰到不支援的環境時，可以切換成其他相容的方式，來繼續提供 AI 功能:
- Firebase AI Logic (cloud)
- Google Gemini API (cloud)
- OpenAI API (cloud)
- Transformers.js (local after initial model download, default backend)
- WebLLM (local after initial model download)
然後還有個問題，如果網頁系統不是 SPA 架構，而是有一個一個分開的頁面，當使用者編輯完一筆資料，回到列表，再點進第二筆資料，AI 模型需要反覆載入，使用體驗會非常差。
Yahoo 在那篇成功案例文章有分享，為了解決這個問題，他們特地自幹了一套 SharedWorker，將一些作業資訊塞在一個瀏覽器分頁和 Web Storage，來盡可能提供多頁面應用程式的運作效率。
看完後一邊佩服 Yahoo 的前端工程團隊，一邊只覺得瀏覽器的這個功能設計還有改進空間，DX 體驗只能給ㄦ級分，開發者得自己處理環境檢測、模型下載、進度條、session 生命週期、多頁面狀態同步等等一大堆東西，一個標榜瀏覽器「內建 AI」的功能，結果最累的是應付瀏覽器本身帶來的各種限制。
坑實在太多了，對實作有興趣的，可以參考 GoogleChromeLabs 的 web-ai-demos，裡面有40幾種範例。
瀏覽器內建 AI 的功能有限
像開頭做的 Prompt API 判斷情緒的範例，會發現有些陰陽怪氣或是人情世故的語句，Gemini Nano 這種小模型不一定能正確判斷，但主流的商業模型的高階型號，或參數很大的開源模型，都能處理很好。
現在 ChatGPT、Claude、Gemini 三本柱隨便一個多模態模型，都能聽懂音訊、生成圖片、解讀圖片、進行大量的文字型作業，但我們這個 Chrome build-in AI 當然是沒這麼強大。
不要幻想這種本地小模型可以左踢 Seedance、右打 Claude Fable。模型能力本身就不怎樣的情況下，免費使用、不怕遇到敏感詞被封，送給我也不想用。
沒有 tool calling 的功能，不要奢望 AI 回答問題前會自己去搜尋，而是我們要自己想辦法先去搜尋，然後把資料拋給 AI 去整理。
要做總結摘要功能，另外還可以直接用個 Summarizer API 可以用，但不支援中文回應，目前只接受 "en"、"ja"、"es"、"de" 和 "fr" 幾種語系，丟中文內容給它總結，它只會回覆出英文，不太適用中文使用環境。
Chrome 內建 AI 噁心的地方就在這邊，看似放出一大堆 API，但每個都有一些令人難過的限制。畢竟產品定位本來就不是「全能聊天機器人」，而是「瀏覽器裡的本機推論引擎」。它擅長的是摘要、改寫、分類、翻譯、語言偵測這類短任務；不擅長的是長鏈推理、複雜多步驟規劃、跨網頁查證，以及任何需要即時外部資料的工作。
給它一段產品說明+適當的 prompt，它能幫忙縮成三點重點，但叫它「先去查最新匯率，再幫我規劃出國預算」，它就會爆炸。
這也是為什麼它看起來很酷，但實際落地時常常變成「半成品」。
真正好用的 AI 產品，通常不是模型自己什麼都會，而是模型後面接了一整套工具鏈：搜尋、資料庫、瀏覽器自動化、檔案讀取、API 呼叫。
Chrome 內建 AI 能在一些小地方派上用場，但不多。我們拿到的是一顆能在本機跑的小頭腦，不是一個會自己出門辦事的 AI 代理人。
Translator API 和其他專家特化功能
在前述一些 LanguageModel.availability() 環境檢測階段就錯誤滿天飛的電腦，卻通常都能順利使用 Translator API，這是另一套瀏覽器內建 AI 的 API，雖然功能很有限，但是使用門檻低很多。
這也正好點出 Chrome 內建 AI 的另一個設計思路：
不是只給你一顆什麼都想做、結果什麼都普通的通用模型，而是另外準備了一批「功能特化」的 Expert model。
Translator、Language Detector 就是這類代表。它們不做聊天，不搞推理，不假裝自己是全能助理；它們只把自己那一件事做好。
你可以把它理解成兩條產品線：
1.通用路線：Prompt API / LanguageModel
比較彈性，理論上什麼文字任務都能試，但門檻高、硬體挑、可用性不穩定。
當我們需要AI的時候，他的大多數能力也明顯比不上雲端大模型。
2.專家特化模型路線：Translator、Language Detector 這類 API
功能很窄，但啟動容易、行為可預期、整合成本低，很多機器上反而比通用模型更「開箱即用」。
Translator API 的價值，不在於它能取代 Google 翻譯的全部能力，而在於它把「翻譯」這件事變成瀏覽器原生能力。
網頁不需要自己接翻譯服務、不需要先申請金鑰、也不一定要把使用者內容送到自己的後端，就能做基本語言轉換。
當然，限制也很明顯，Translator 就是翻譯，Language Detector 就是偵測語言；你不要指望它們像 ChatGPT 一樣什麼都會做，處理時順便改寫文案、判斷情緒、整理知識點，或是邊翻譯邊查專有名詞背景。
閱讀測驗
(＿＿):1.請問在產品中製作此功能，可能碰到哪些情況?
(A).製作前提到這些功能限制，主管或客戶什麼都說OK沒關係。當真的做出來，又變成這種東西怎麼推出去? 怎麼這麼難用? 全部都是基層開發人員的問題。
(B).主管或客戶把這個瀏覽器內建 AI 誤以為是其他功能，頒布聖旨，說下個月就不用付費訂閱 ChatGPT 了，等一下 FB 粉專發文需要幾張圖片，就用這個 AI 來做。再用這個功能把官網直接變成多國語系，以後不用自己建資料。以後要開會就用 Google Chrome 的 AI 做會議記錄......
(C).使用者覺得銷售狀況不好、SEO成效下跌、ChatGPT 的回答沒有顯示品牌資訊、公司馬桶不通、租金漲價、開車容易遇到紅燈，通通都是我們產品中的這個 AI 功能害的。
(D).Google Chrome 更新後功能突然又壞了，不管什麼 API 改版還是個人電腦問題，反正要終身免費保固。
(E).以上皆是。
(___):2.以下哪一個功能是瀏覽器內建AI無法做到的?
(A).輸入中文 prompt，生成中文字沒有破碎的圖片。
(B).跟主流的商業 LLM 一模一樣的 tool calling 功能。
(C).依照範例語音和指定的文案，重新生成使用該語音念稿的聲音素材。
(D).以上皆是。
(___):3.以下哪一個環境，可以使用這個網頁瀏覽器內建 AI?
(A).Apple 最新的 Macbook Pro，搭載 M幾 MAX 的晶片和 128GB的 RAM，使用 Safari 瀏覽器。
(B).Microsoft Edge 穩定版。
(C).Microsoft Edge Canary 裝起來後完全不改設定。
(D).搭載 macOS 12 Monterey 的 Apple Mac Pro，使用 Google Chrome 瀏覽器。
(E).以上皆無法使用。
相關連結
- Chrome built-in AI 總覽
- Get started with built-in AI
- Built-in AI APIs 列表
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- Prompt API Polyfill - npm
- Inform users of model download
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