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指南與支援

OpenGPT說明中心

找到合適的操作流程，依步驟完成，並了解結果能說明什麼、不能說明什麼。

從你想完成的事情開始

每個流程回答不同問題。選擇最接近的目標，再依指南繼續。

1模型榜單理解公開資料與模型身分。2Agent榜單依工作與證據選擇完整Agent設定。3選擇模型依真實要求縮小候選範圍。4比較公開資料同時查看目錄中的 2–4 個模型ID。5收藏模型在目前瀏覽器儲存候選清單。6評測真實回答以相同工作測試兩個具體版本。7提交或更正證據將模型或Agent的公開來源交給編輯審核。8核驗報告分享前在本機檢查OpenGPT JSON報告。

01

AI模型榜單

了解榜單排列什麼、資料來自哪裡，以及哪些記錄帶有官方模型ID。

開啟

這項功能用來做什麼

查看不同榜單的公開資料與原始記錄，為真實工作評測建立候選名單。

開始之前

先明確要解決的問題。使用者偏好、綜合能力、客觀工作、成本與開放權重榜單使用不同來源與評分標準。

逐步教學

  1. 1選擇最符合目前決策的榜單維度。
  2. 2查看全部記錄時使用「完整來源榜單」；查看服務商資料中有模型ID的記錄時使用「官方模型ID」。
  3. 3結合來源名次、評分範圍、投票次數、授權方式與執行設定閱讀。
  4. 4每筆記錄都可以開啟「模型詳情」。精確對應的記錄進入官方詳情，其餘記錄進入保留原始名稱與設定的來源詳情。
  5. 5每筆記錄都可以加入比較。能完整保留設定的精確映射進入官方版本比較，其餘記錄在相同來源、維度與快照內進行來源記錄比較。

如何理解結果

名次只代表模型在目前來源與評測範圍中的相對位置。並列會使序號跳號，不同榜單維度的分數也不能直接比較。

它不能證明什麼

OpenGPT彙整第三方公開資料，並未重新執行這些評測。榜單不能證明某個模型適合所有使用者或工作。

常見問題: 為什麼有些記錄只顯示來源模型ID或來源名稱？

現在每筆記錄都有模型詳情與比較操作。只有服務商資料能證明精確對應關係時才顯示官方模型ID；其餘記錄依來源資料比較，保留來源名稱、執行設定與榜單資料，不會虛構新的官方ID。

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02

AI Agent榜單

依工作、完整設定、證據品質與可比較結果選擇Agent。

開啟

這項功能用來做什麼

瀏覽七類工作下的96筆Agent評測設定，以及另外展示的109筆BFCL工具呼叫模型結果；不同證據不會被強行合成一個分數。

開始之前

每項成績都對應一個完整設定：基礎模型、執行框架、工具、權限、預算、環境、評測版本與日期。OpenGPT保留來源公開的欄位；缺漏資料標為「未報告」，不會視為 0。

逐步教學

  1. 1選擇最符合真實工作的類別。
  2. 2查看名次前，先檢查評測範圍、版本、評測日期、資料新鮮度與稽核說明。
  3. 3透過證據等級區分已重現或已核查結果、透明公開執行與廠商自報結果。
  4. 4工作成功率、重複執行證據、耗時與人工介入率，只有在來源以相同條件公布時才比較；只有確認來源總成本與工作/執行次數使用相同口徑時，才計算每次成功成本。
  5. 5關注有用設定、查看歷史紀錄，並從相同可比較群組選擇 2–4 項並列比較。

如何理解結果

名次只表示一個完整系統設定在目前評測範圍內的相對位置。應搭配證據等級、資料新鮮度、執行次數，以及已報告的成本與可靠性閱讀。

它不能證明什麼

OpenGPT不製造萬用Agent總分。除非明確標示「OpenGPT已重現」，其餘結果是整理上游公開證據；任何單一評測都不能證明適合所有正式流程。

常見問題: 為什麼相同Agent或模型會出現多次？

執行框架、模型版本、工具、權限、預算或評測設定不同，就屬於不同的Agent設定，必須分別記錄。

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03

提交模型或Agent

把公開身分或證據記錄交給管理員審核，不直接改變榜單。

開啟

這項功能用來做什麼

當官方模型ID、Agent產品尚未收錄，或公開來源需要人工核驗時使用。

開始之前

先登入已驗證帳戶，並準備公開HTTPS來源。請勿提交憑證、私人檔案或個人資訊。

逐步教學

  1. 1在表單頂部選擇「模型」或「Agent」。
  2. 2填寫準確的公開名稱、提供商或組織，以及表單要求的身分欄位。
  3. 3選擇來源類型，並連結官方文件、公開程式碼儲存庫或公開評測結果。
  4. 4說明審核員應重點核對的內容，然後只提交一次。
  5. 5在「我的近期提交」查看狀態。審核後管理員可以公開候選記錄；是否進入目錄、是否具備可比資料、是否進入榜單仍需分別核驗。

如何理解結果

提交成功後會取得編號並進入審核佇列。公開候選記錄只是可查看的公開證據，不等於目錄收錄或榜單排名。

它不能證明什麼

提交者不能設定排名、證據等級、可比狀態或公開狀態。系統透過重複檢查與頻率限制降低濫用；審核通過也不會自動修改榜單。

常見問題: 為什麼審核通過後仍未進入榜單？

審核通過只表示記錄通過編輯核驗。目錄身分與可比榜單證據仍需分別驗證，之後才可能納入。

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04

榜單變化與版本紀錄

查看可比快照之間的真實排名變化，並比較目錄中的模型ID。

開啟

這項功能用來做什麼

了解上一期之後哪些記錄有變化、哪些首次上榜、具體版本有何差異，以及資料何時取得。

開始之前

歷史變化目前使用LMArena使用者偏好榜。其他來源在取得可比的上一期快照前只顯示目前資料。

逐步教學

  1. 1檢查來源日期、比較基準、資料取得日與比較規則。
  2. 2「上升最快」只計算前後兩期都存在的記錄。
  3. 3「首次上榜」只代表新進入來源榜單，不是模型官方發布日期。
  4. 4依上升、下降、不變、首次上榜或退出榜單篩選。
  5. 5比較兩個目錄模型ID，並在需要稽核時下載來源快照。

如何理解結果

只有來源、範圍、單位與方法一致時才計算變化；每月快照可下載核對。

它不能證明什麼

只有服務商資料中註明的日期才作為產品發布日期。版本比較不會依名稱推測速度、價格、上下文長度或品質。

常見問題: 為什麼Artificial Analysis與LiveBench沒有排名變化？

這些來源還沒有可比的上一期快照。系統會明確顯示歷史不足，而不會製造變化。

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05

工作榜單

從真實工作情境開始，查看三個值得優先測試的官方模型版本。

開啟

這項功能用來做什麼

把較寬泛的公開資料轉化為適用於程式設計、研究、文件、客服、多語言、多模態、成本、私有部署或高速工作的簡潔候選名單。

開始之前

選擇最接近真實工作的情境，並明確你的提示詞、資料、工具、地區、預算與隱私要求。頁面引用的公開資料範圍可能比目前工作更廣。

逐步教學

  1. 1開啟最接近目前決策的工作情境。
  2. 2閱讀三個官方版本的入選原因與仍需驗證的部分。
  3. 3檢查各候選的公開來源、來源排名或原始值、對應核實日期與資料截止日。
  4. 4選擇兩個或三個候選，進行公開資料並列比較。
  5. 5以前兩個候選開啟真實工作評測，編輯範例工作集，並在可比設定下測試。

如何理解結果

你會取得三個官方起始候選、可用的公開依據，以及繼續進行資料比較與真實工作測試的入口。

它不能證明什麼

工作榜單只是起始候選，不是萬用排名，也不能證明哪個模型最好。缺漏資料不會按 0 計算，不同公開來源也不會合併成一個分數。

常見問題: 為什麼起始候選中可能有暫時沒有公開結果的模型？

某個官方版本可能因產品定位或部署方式適合該工作，但所選公開來源尚未對應到這個具體版本。系統會明確保留缺漏狀態，最終仍需以你的工作驗證。

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06

模型升級雷達

設定目前使用的模型、常用工作與優先事項，只查看真正值得進行公平比較的變化。

開啟

這項功能用來做什麼

判斷公開的可比資料是否足以支持你測試目前模型的替代方案。

開始之前

選擇具體官方版本、至少一項常用工作，以及最多兩項優先事項。設定只會儲存在目前裝置。

逐步教學

  1. 1選擇目前使用的具體官方版本；收藏模型不會自動被視為目前模型。
  2. 2選擇常用工作，並從效果、成本、速度、隱私與長上下文中選擇最多兩項優先事項。
  3. 3查看各模型是值得比較、繼續觀察，或需要準備替代方案。
  4. 4先檢查相同量尺的公開資料，再讓兩個模型以相同條件完成同一項真實工作。
  5. 5定期查看公開變化，或訂閱榜單變化RSS。

如何理解結果

升級雷達會產生只儲存在本裝置的檢查結果，包括目前模型、符合工作的替代方案、資料日期、不確定性範圍與比較入口。

它不能證明什麼

升級檢查不是更換模型的指示。缺少可比資料的條件仍需直接測試，本機設定不會同步或備份。

常見問題: 「值得比較」是否代表應該替換目前模型？

不是。這表示值得用相同工作進行測試。只有替代模型在你的真實工作與限制下表現更好時，才應考慮更換。

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07

選擇模型

把 4 個實際要求轉為可解釋的候選名單。

開啟

這項功能用來做什麼

當你知道要完成什麼工作，卻不知道先研究哪個模型系列時，使用模型選擇助手。

開始之前

先整理主要工作、允許的部署位置、最重要的營運偏好，以及語言需求。

逐步教學

  1. 1選擇最接近真實工作的工作，而不是最寬泛的選項。
  2. 2設定部署邊界；資料不能離開公司或裝置時尤其重要。
  3. 3選擇最不能妥協的優先事項，例如隱私、效率或工具生態。
  4. 4設定語言需求，並同時閱讀候選的符合理由、風險與下一步驗證。
  5. 5把最合適的候選帶到「真實工作評測」，以相同工作測試準確的模型版本。

如何理解結果

定性符合標籤與符合項目數量僅適用於模型系列，不代表具體版本表現或基準分數。請確認所列目前版本的部署可用性，並以相同工作比較。

它不能證明什麼

選擇助手不會呼叫模型、核對即時價格，也不會提供適合所有人的冠軍。同一模型系列的不同版本可能差異很大。

常見問題: 為什麼知名模型沒有排第一？

排序依據是你選擇的限制條件，不是知名度。可修改一項條件觀察變化，再用真實工作比較具體版本。

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08

模型目錄與詳細資料

查找服務商資料中的模型ID，開啟獨立詳細頁，並查看是否已有可比的公開排名資料。

開啟

這項功能用來做什麼

需要準確的官方模型ID、服務商入口、適用與不適用工作、資料來源和排名資料狀態時，使用模型目錄。

開始之前

準備模型名稱、服務商、部署要求或工作。服務商資料中有模型ID，不代表一定有可比的公開評測資料。

逐步教學

  1. 1依模型、版本、服務商或工作搜尋。
  2. 2依部署方式，以及「已納入排名」或「暫未排名」篩選。
  3. 3開啟詳細頁，查看身分、用途、公開資料涵蓋、優勢、限制、來源與核實日期。
  4. 4透過官方入口核對目前可用性、價格、隱私與限制。
  5. 5將目錄中的 2–4 個版本加入資料比較，再把兩個最終候選帶到真實工作評測。

如何理解結果

「已納入排名」表示可比公開資料已對應至該模型ID；「暫未排名」表示本期沒有適用的可比記錄，不等於零分。

它不能證明什麼

服務商資料用於確認目錄身分，不代表該版本目前在所有國家或服務方案都可用。榜單涵蓋與服務條款可能在核實日期後變更。

常見問題: 「暫未排名」是否代表模型較弱？

不是。它只代表本期沒有適用於該模型ID的可比公開資料。若仍符合需求，請以真實工作直接驗證。

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09

資料比較

可以比較 2–4 個具體官方版本，也可以比較同一公開榜單中的來源記錄。

開啟

這項功能用來做什麼

官方版本比較用於整理服務商資料中的模型ID；若轉換成官方版本會遺失來源設定，則使用來源記錄比較保留發布名稱與設定。

開始之前

官方版本請選擇 2–4 個目錄ID；來源記錄請選擇相同來源、榜單維度與快照中的 2–4 筆記錄。

逐步教學

  1. 1榜單中的每筆記錄都可以加入比較。能完整保留設定的精確映射使用官方版本比較，其餘使用來源記錄比較。
  2. 2官方版本的資料依來源與維度分開顯示。
  3. 3來源記錄比較保留發布名稱、設定、名次與分數，並使用相同來源量尺。
  4. 4缺漏資料仍代表未知，不按 0 分處理。
  5. 5只有精確官方版本可以在選出兩個候選後進入真實工作評測。

如何理解結果

資料比較會形成一份有來源依據的候選清單，並清楚顯示資訊缺口；它不會產生新的基準分數，也不會宣告適合所有人的冠軍。

它不能證明什麼

這項功能不會呼叫模型。不同來源或評測範圍的分數不能直接互換，模型資料也可能在核實日期後變更。

常見問題: 公開資料比較和真實工作評測有何不同？

公開資料比較整理 2–4 個模型已發布的資訊；真實工作評測只接收兩個具體版本，需要你在兩個服務中執行相同提示詞，再隱藏模型名稱評閱貼上的回答。

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10

已存模型

把榜單中的候選收藏到目前瀏覽器，建立一份簡單的工作清單。

開啟

這項功能用來做什麼

以「已存模型」快速返回候選、開啟可信的官方入口，並把支援的模型ID加入比較。

開始之前

請使用同一瀏覽器與裝置。這份清單儲存在本機，不需要OpenGPT帳號，也不會同步至雲端。

逐步教學

  1. 1在任一榜單記錄上點選「收藏」。
  2. 2從頂部導覽開啟「已存模型」，查看已收藏記錄。
  3. 3所有來源記錄都顯示來源模型ID或來源名稱；有官方模型ID的記錄可開啟服務商入口或加入比較。
  4. 4加入兩個不同且支援比較的模型ID，再開啟資料比較；選出最終兩個候選後，進入真實工作評測。
  5. 5移除不再需要的記錄。在同一瀏覽器重新整理頁面或切換網站語言，清單仍會保留。

如何理解結果

「已存模型」旁的數字代表已收藏數量。來源身分與官方模型身分始終分開儲存。

它不能證明什麼

這不是帳號、書籤同步或雲端備份。其他瀏覽器或裝置無法看到；無痕模式、瀏覽器限制儲存或清除網站資料都可能使清單遺失。

常見問題: 為什麼收藏的模型不見了？

請確認仍使用同一裝置與瀏覽器設定檔。若網站資料已清除或瀏覽器阻擋本機儲存，OpenGPT無法還原這份本機清單。

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11

真實工作評測

使用真實工作，並把決策專案儲存在本機。

開啟

這項功能用來做什麼

以範本或可編輯的自訂工作比較兩個具體版本。

開始之前

請選擇兩個不同、支援相同工作流程的目錄模型ID。請自行開啟兩個服務商，核對版本與設定並移除敏感資料；提交內容受相應服務商政策約束。

逐步教學

  1. 1從模型目錄、榜單或「我的模型」選擇兩個支援比較的具體版本；同一官方版本不能同時作為兩個候選。
  2. 2載入範本，或新增、編輯自己的工作。
  3. 3在兩個服務中執行同一提示詞並貼上完整回答。
  4. 4隱藏模型名稱後比較回答；完成五項評分，選擇回答 1、回答 2 或平手，並加入備註。
  5. 5全部判斷完成後統一揭曉，再下載V3 報告或在本機核驗。

如何理解結果

綜合判斷決定逐題結果。差異較小或完成工作少於 3 個時，結果保持證據不足。

它不能證明什麼

隱藏名稱僅減少可見標籤偏差；不是雙盲或獨立執行，也不核驗回答來源或建立通用排名。

常見問題: 為什麼有些記錄不能加入資料比較？

沒有服務商目錄模型ID的來源記錄不能加入目錄資料比較。同一模型也可能已選取，或目前清單已達 4 個模型上限。

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12

儲存工作集與重新評估

重複使用同一組真實提示詞，日後評測模型時無需重新建立工作集。

開啟

這項功能用來做什麼

讓後續比較保持更一致的測試條件，並在模型更新或公開資料變化後重新評估具體版本。

開始之前

完成工作標題與提示詞，填寫容易識別的工作集名稱，並使用同一裝置與瀏覽器。工作集可能包含真實工作內容，儲存前請移除敏感資訊。

逐步教學

  1. 1在真實工作評測中，準備或編輯一組能代表實際工作的工作。
  2. 2填寫容易識別的名稱並儲存工作集。
  3. 3日後從已儲存工作集中選擇並載入目前評測。
  4. 4選擇兩個具體模型版本，在可比設定下執行全部提示詞。
  5. 5完成一輪評測後選擇「重新評估」，保留工作與具體版本，同時清除舊回答、判斷與舊報告。

如何理解結果

工作集名稱、範本、語言、工作標題與提示詞會儲存在本機，供日後重複使用。重新評估會保留測試輸入，並開始一輪乾淨的新測試。

它不能證明什麼

工作集僅儲存在本機，不會同步或備份。工作集不會儲存回答、模型選擇、評審、報告或API金鑰；清除網站資料後，全部工作集可能消失。

常見問題: 選擇「重新評估」後會發生什麼？

系統會保留同一組工作與兩個具體模型版本，清除舊回答、評分、判斷、揭曉狀態與報告，使新一輪測試不受舊結果影響。

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13

可分享決策報告

以不含敏感內容的連結分享官方模型候選與公開資料截止日。

開啟

這項功能用來做什麼

用於說明正在考慮的工作、具體官方版本、已有公開資料，以及可選的最終候選。

開始之前

從工作榜單建立報告；分享前確認工作、具體模型ID、資料截止日與可選的最終選擇。

逐步教學

  1. 1從工作榜單選擇兩個或三個官方候選並建立報告。
  2. 2可將一個模型標為最終候選，也可暫不選擇。
  3. 3檢查公開資料涵蓋與報告的適用限制。
  4. 4複製連結、使用裝置分享、列印，或下載已移除敏感內容的JSON記錄。
  5. 5接收者可開啟相同候選，繼續公開資料比較或真實工作評測。

如何理解結果

分享連結只帶有工作ID、具體官方模型ID、公開資料截止日與可選的最終選擇，接收者可查看同一候選清單。

它不能證明什麼

分享報告不包含提示詞、模型回答、備註、API金鑰或完整評測報告，也不能證明某個模型是萬用冠軍或回答確實來自所填服務商。

常見問題: 別人能透過分享連結看到我的評測內容嗎？

不能。提示詞、回答、備註、API金鑰與本機評測專案都不會加入連結。若在支援流程外自行加入資訊，請在分享前檢查連結內容。

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14

報告核驗

檢查支援JSON的結構、內部一致性、金鑰風險模式與本機指紋。

開啟

這項功能用來做什麼

可以核驗OpenGPT Evidence v1/v2 證據包，也能核驗從「決策工作台」下載的V3 報告。全部檢查都在目前瀏覽器本機完成。

開始之前

取得原始JSON檔案。比較報告應從「決策工作台」下載；若需要完整結果而非草稿，請先完成全部測試。

逐步教學

  1. 1選擇JSON檔案；內容只在目前瀏覽器處理，不會上傳。
  2. 2確認工具將它識別為Evidence v1/v2，或OpenGPT本機比較協定v1/v2 或決策工作台v3。
  3. 3對證據包，檢查必填欄位、執行記錄、時間、分數與金鑰安全規則；對比較報告，檢查候選名稱、工作範本、草稿或完成狀態、測試是否重複，以及彙總是否與已記錄的判斷一致。
  4. 4閱讀檔案聲明的摘要；若日後需要確認審閱的是同一檔案，請保存SHA-256 本機指紋。
  5. 5若檢查失敗，應修正來源資料或完成缺少的比較測試，不要直接修改下載檔案來強行通過。

如何理解結果

對Evidence v1/v2，「通過」代表檔案符合支援的結構與一致性規則，「展示」代表它是範例。對比較報告，「通過」代表完整報告內部一致；「草稿」代表結構有效，但比較尚未完成。「失敗」代表至少一個必查項目需要處理。

它不能證明什麼

檢查通過不能證明所填模型確實產生了貼上的回答、服務商聲明為真，也不能證明結果適用於已記錄測試以外的工作。不同檔案的結果不能自動比較。

常見問題: 比較報告通過後，是否證明某個模型較好？

不能。它只確認支援報告的結構有效且內部一致。你仍需判斷模型身分、測試品質、回答內容及結果是否適用於真實決策。

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15

評測方法

了解什麼樣的模型選擇過程可以檢查與重現。

開啟

這項功能用來做什麼

在設計、公開或依賴模型評測前使用，避免把模型知名度誤當成證據品質。

開始之前

準備具體決策問題、準確的模型版本、具代表性的工作，以及保存原始回答的計畫。

逐步教學

  1. 1在查看結果前，寫清楚決策問題與成功標準。
  2. 2對所有候選使用相同工作、設定與評分規則。
  3. 3保留提示詞、原始回答、設定、失敗記錄、時間與工作集指紋。
  4. 4說明哪些環節是人工、自動、隱藏模型名稱後評審、隨機順序或獨立重現。
  5. 5結論必須同時說明不確定性與不能證明的內容。

如何理解結果

Evidence v1/v2 主要檢查格式與聲明；「決策工作台」V3 支援本機重算（L3），但仍不支援L4 獨立重現。

它不能證明什麼

嚴謹流程可減少偏差，但不能保證樣本代表所有使用者、語言、未來模型版本或正式環境。

常見問題: 一定要使用最高證據等級嗎？

依決策後果選擇。個人試用可能只需L1；公開或高風險主張應尋求更強的獨立證據。

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簡明術語表

遇到不熟悉的標籤時，可在這裡快速查看。

來源記錄
公開榜單中的一筆原始記錄，保留來源模型ID或名稱，方便查看與稽核。
官方模型ID
服務商資料中列出的模型識別，與來源記錄名稱分開顯示。
目錄版本
依服務商資料收錄，並帶有官方入口與核實來源的模型版本。
評分範圍
公開資料提供的評分不確定範圍。範圍越寬，精度越低；不同榜單來源的範圍不能直接比較。
我的模型
僅儲存在目前瀏覽器的候選清單，不是帳號、雲端同步或服務商書籤。
需求符合度
模型系列的定性符合標籤與符合項目數量，不用於評價具體版本。請以相同工作比較具體版本。
模型系列
一組相關模型版本；不同版本的能力、價格與存取方式可能不同。
基準評測
在明確條件下，使用可重複工作與評分規則比較系統。
Agent設定
產生一項結果的基礎模型、執行框架、工具、權限、預算、環境、評測版本與日期的組合。
證據等級
說明結果如何產生或核查的標籤，不會改變來源原始成績。
單次成功成本
已報告評測成本除以成功工作數；只在有可比較來源資料時顯示，缺漏成本不會視為 0。
評測檔案
說明評測如何執行、觀察到什麼的結構化記錄。
檔案格式規範
規定檔案必填欄位與允許值的機器可讀規則。
SHA-256指紋
識別完全相同檔案內容的本機編號；檔案改變時指紋也會改變。

問題排查

沒有模型符合全部要求

查看各候選被排除的原因，只放寬真正可調整的條件。

檢查需求

榜單序號出現跳號

公開來源可能有並列名次或多個執行設定。OpenGPT保留來源位置，不會為了連續顯示而重新編號。

榜單說明

Agent的成本或可靠性缺漏

來源沒有發布可比較資料。OpenGPT會保留「未報告」，不會把缺漏資料視為 0；請只比較相同評測範圍內已有的數值。

查看Agent證據

記錄沒有官方模型ID

這不是未完成狀態，而是已歸類的來源記錄。可開啟原始來源查看；需要官方模型ID時，請使用模型目錄。

來源身分說明

「我的模型」為空或記錄消失

請使用同一裝置與瀏覽器設定檔。無痕模式、瀏覽器阻擋儲存或清除網站資料，都可能移除本機清單。

我的模型

記錄無法加入資料比較

資料比較使用目錄中的模型ID。同一版本可能已選取，或清單已達 4 個版本上限。請選擇其他目錄版本，或先移除一個候選。

開啟模型目錄

比較報告顯示未完成

返回所有標記的測試，補充兩個完整回答並選擇判斷結果。

繼續比較

本機草稿衝突或需要重設

返回比較頁面，查看較新草稿提示，再明確選擇保留或重設。

檢查本機草稿

證據檔案檢查失敗

依失敗項目修正來源記錄。不要加入金鑰，也不要為了通過而改寫結果。

核驗工具
contact@opengpt.com

仍需協助？

歡迎回報失效連結、錯誤的模型資訊或尚未解決的問題。

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