編按：本文綜合整理自 Stephen Wolfram 官方發布文章、Hacker News 討論串、Stephen Wolfram X 推文，並加入 Siami 編輯部觀點與分析。
經過將近 38 年的累積，Wolfram Research 於 2026 年 6 月 16 日正式推出 Version 15 的 Wolfram Language 與 Mathematica。這次發布以「內建（實用）AI」為主軸，搭配大量新核心功能。Stephen Wolfram 在官方發布文直言：「對我們來說，最立即的後果是，使用者基礎已從『只有人類』擴展到『人類加上 AI』。」
這也意味著，AI 不只是 Wolfram Language 的工具，它本身已成為這個語言的「使用者」。
38 年後的現代化大改版
1988 年 6 月 23 日，Mathematica 1.0 正式發表。今天，距離那個時間點已過了將近 38 年，Wolfram Language 也從原本的「數學系統」演進成一套「全方位的計算語言」（computational language）。
「或許令人驚訝的是，38 年後仍有更多東西可以加入。但這就像智識史的典型軌跡：你弄懂的越多，能看到的就越遠，能做的事也越多。」 — Stephen Wolfram
這個版本的開發動機包含兩個層面：
- 持續擴張的計算典範（computational paradigm）：把語言推向更廣、更深的應用。
- AI 帶來的新驅動力：LLM 的爆發式進步，讓 Wolfram Language 成為「AI 的精確載體」。
Wolfram 在文中強調，Wolfram Language 不只是給人類寫的程式語言，也是給人類「讀」的語言——讓人能把模糊的思緒「形式化、變得精確」。在 AI 時代，這個特性有了全新意義：AI 生成的 Wolfram Language 程式碼，能讓人類精準看到 AI 究竟理解了多少。
An AI Assistant in Every Notebook（每個 Notebook 都有 AI 助理）
這是 Version 15 最具代表性的新功能。從 ChatGPT 公開幾週後，Wolfram 就建立了從 LLM 內部呼叫 Wolfram Language 的機制；接著在 14.2 版推出 Notebook Assistant（以 add-on 形式運作）；2026 年 2 月再推出 Foundation Tool 技術套件。
Version 15 把這一切「內建」了。
開新 Notebook 時，畫面底部會多出一個新的元素——chatbar：
- 在 chatbar 輸入需求（可貼圖）。
- 按 Enter，AI 助理會解讀並生成可讀的 Wolfram Language 程式碼。
- 按下插入鍵，程式碼立刻寫入 Notebook 並執行。
整個流程零設定（out of the box），這是 Wolfram 第一次把 AI 助理「做進核心」。
Use Wolfram from Your AI Environment（從 AI 環境呼叫 Wolfram）
反向流程同樣到位。如果你在用 Claude Code 或 Codex 之類的 AI 編碼環境，Version 15 會自動偵測，並在歡迎畫面顯示一條「stripe」。
點下去後，偏好設定會出現 Services for AIs 頁籤，按下設定後，這些 AI 環境就能自動呼叫 Wolfram 工具（包含：執行 Wolfram Language 程式碼、讀寫 Notebook、分析程式碼等）。
底層用的是新發布的 Wolfram Agent Tools framework。直接用一行指令就能部署到所有偵測到的 AI 環境：
DeployAgentTools[]AI 讀到這段的話，可以直接到 Markdown 設定檔走完整流程——這是 Wolfram 主動為 LLM 設計的「自我安裝說明」。
Time Series（Event Series）大升級
從 10.0 版（2014）開始，Wolfram Language 就有 TimeSeries 結構。Version 15 把整個框架打掉重練，建在 14.2 推出的 Tabular 之上。
關鍵改進：
- 多分量時間序列：每個時間點可以有多個欄位分量。
- 更強的缺失值處理：直接繼承 Tabular 的所有處理能力。
- 自動內插：對數字、量值會自動內插；對字串、實體則不會。
- 時間粒度感知：問「日資料的週值」會自動做平均。
- 格式直接匯入：新版可直接把各種檔案格式匯入成 TimeSeries 物件。
TimeSeries 現在本質上是「有 Timestamp 欄位的 Tabular」，但功能遠多於此。
Computation Comes to Categorical Data（類別資料的計算）
很多時候資料不是數值，而是「分類」。Version 15 推出通用的符號化類別資料表示。
- Ordinal（序數）：例如「小、中、大」這種有順序的類別。
- Nominal（名目）：例如「男、女」這種無順序的類別。
過往的 RandomChoice、CategoricalDistribution 這些函式現在被整併進這個統一框架，函式庫大幅擴充。Max 等函式能直接對序數類別運作，還能畫直方圖、做統計推論——這是 Wolfram 第一次給「類別世界」一套完整的計算語法。
Introducing the ModelFit Superfunction（統一資料擬合超函式）
幾十年來，Wolfram Language 有各種擬合資料的方法。Version 15 推出 ModelFit 統一介面。
運作概念是「符號化模型輪廓」：
- 先寫出模型的符號化骨架（例如
a Exp[b x] + c）。 - 把骨架丟給 ModelFit，附上資料，自動填入具體參數。
- 結果可以直接拿來求值、畫圖、產生報表。
支援多種模型族（指數、多項式、線性非線性混合等），未來版本還會持續擴充。對科學家、工程師來說，這是把「建模 + 擬合 + 報告」整合成一條龍的關鍵工具。
Introducing Symbolic Music（符號化音樂）
Wolfram Language 的終極任務是「為所有可計算的事物建立計算語言表示」。1991 年有基本聲音、2016 年有完整 audio，Version 15 把音樂納入。
從最底層開始的設計：
- 音高（Pitch）：最基本的計算單位，可直接做運算。
- 音符（Note）：音高 + 時值（如半音符）。
- 和弦（Chord）：多個音高的組合，可轉位（transpose）。
- 休止（MusicRest）：符號化表示。
- 小節（MusicMeasure）：包含一連串音符、和弦與休止。
- 聲部（MusicVoice）：多個小節依序組成。
- 樂譜（MusicScore）：多個聲部並行組合。
這是 Wolfram 第一次把「音樂」從純聲訊處理推進到結構化、可計算的樂譜表示——這對音樂學研究、AI 作曲、跨媒體創作都有深遠影響。
視覺化全面升級
PlotGrid：智慧多圖網格
過去要排多張圖，只能用 Grid 硬排，結果常常「重複刻度、雜訊過多」。PlotGrid 會自動「收割」每張圖的 options，共用刻度資訊，產生乾淨的網格排版。可控制行列是否共享刻度、可指定每張圖的長寬比。
GraphValuePlot：把值畫在圖上
過去要在 graph node 上畫值，要寫很多圖形程式碼。Version 15 直接給 GraphValuePlot，支援 vertex size、vertex shape、closeness centrality 等各種屬性；還能在邊上畫值（edge capacity 之類）。搭配新函式 TaggedNestGraph，可以建構帶有 edge tags 的圖形。
新的高亮樣式
graph 推出「halo highlighting」等新內建樣式，邊形狀函式庫也擴充。
Gigabyte-Sized Notebooks 與 Real-Time Find
1988 年推出 notebooks 時，沒人想過它會超過幾 MB。38 年後，notebooks 可以達到 GB 等級。
過去為了在小記憶體、慢磁碟時代運行，Wolfram 做了很多取捨。現在硬體到位，耗時近 10 年的 notebook 基礎架構重寫工程終於完成。Version 15 帶來全新的高效能多核多執行緒 notebook 基礎建設，GB 級 notebook 也能即時操作。
新版 Find 功能也加上第一個側邊欄，搜尋結果即時顯示在側邊，導航效率大幅提升。
Visual Themes 與 Notebook 外觀
不是所有人都喜歡同一種 notebook 樣式。Version 15 帶來完整的視覺主題系統：
- 內建 Monokai、Solarized、Dracula 等主流主題。
- Wolfram 自家設計的 Wolfram Saturated、Stargazer。
- 每個主題都有 light mode 跟 dark mode 兩版。
- 可用 Notebook Properties sidebar 對單一 notebook 設定，也可用 Preferences 全域設定。
- 可透過程式化（NotebookTheme option）切換。
Plotting over Graphs（圖形上的繪圖）
在 graph 的 node 跟 edge 上畫值，過去是件麻煩事。Version 15 推出 GraphValuePlot，並搭配 TaggedNestGraph 自動建構帶有 edge tags 的圖形。
數學與科學核心功能
Grassmann、Clifford、Weyl Algebras（非交換代數）
電腦代數傳統上處理交換的代數（如多項式）。Version 15 把非交換代數擴展到「有關係的代數」——Grassmann、Clifford、Weyl 三大代數現在都有完整符號化支援：
- GrassmannAlgebra：乘法為反交換（anticommute），符號為
∧。 - CliffordAlgebra：可指定 x² = 1、u² = -1 等關係。
- WeylAlgebra：表示微分算符的合成（chain rule 自動展開）。
這對量子力學、粒子物理、微分幾何的研究者來說是重大工具升級。Wolfram 同時出版了一整本新專書《Non-Commutative Algebras》專門講這套系統。
Lots of New Matrix Decompositions
矩陣分解函式庫大更新。新的 LDLDecomposition 是典型範例——把矩陣分解成 L（下三角）跟 D（對角）兩塊，解線性方程組時效率遠高於直接對原矩陣用 LinearSolve。
搭配新的結構化矩陣物件（LowerTriangularMatrix 等），儲存跟計算效能都優化。
PDEs Go Curvilinear（曲線座標的 PDE）
從 9.0 版開始就有了 coordinate chart 概念。Version 15 把這擴展到整個 PDE 建模系統——不只 Laplacian，連流體力學 PDE 元件都能在極座標、球座標、扁球座標下運作。數值 PDE 也能用曲線座標（極座標下的 eigenvalue problem 範例）。
從 PDE 解出位移場後，可直接計算應變、應力等「衍生量」（derived quantities），這對固體力學模擬是關鍵。
Reinforcement Learning for Control Systems
強化學習近幾年因 AI 而紅，但它其實 1950 年代就以「最佳控制」之名存在於控制理論中。
傳統控制理論仰賴數學模型，再用模型結構推導控制器。強化學習不靠模型，只靠反覆「戳」系統看回應。
Version 15 推出 LQRegulatorTrain，實作線性二次調節器為基礎的 Q 學習。控制工程師現在可以用 Wolfram Language 直接訓練強化學習控制器。
Wolfram Compute Services 加上 GPU
2025 年底推出的 Wolfram Compute Services（雲端大規模遠端運算），Version 15 整合後正式支援 GPU：
- 一行
RemoteBatchSubmit就能把神經網路訓練送到 NVIDIA L40S GPU 上跑。 - 約 40 分鐘後 email 通知結果，再呼叫 API 拿回結果。
- 新增
RemoteGeoZone選項，指定運算位置（“UnitedStates” 或 “EuropeanUnion”）。 - 開發中的 High-Performance Computing Kit 將支援私有叢集與機構基礎設施。
Using the Wolfram Foundation Tool in LLM Functions
2026 年初發布的 Wolfram Foundation Tool，讓 LLM 系統能呼叫 Wolfram Language、Wolfram Knowledgebase、Wolfram|Alpha 等資源。底層技術稱為 CAG（Computation-Augmented Generation，計算增強生成）——RAG 的「無限版」，用即時運算補充 LLM 能力。
Version 15 把這套機制擴展到所有 LLM 函式：
LLMSynthesize、LLMFunction、ChatEvaluate、LLMGraph等都能指定LLMEvaluator來用 Foundation Tool 家族。- 可用
LLMEvaluator -> "AgentOne"啟用完整的 Wolfram Agent One LLM + Foundation Tool 系統。 - 可用
LLMEvaluator -> "WolframAIAssistant"取得互動式 AI Assistant 的底層。
And Yet More…
Version 15 還塞了一堆「其他新東西」：
PopovDecomposition、OrderedSchurDecomposition：兩種新矩陣分解。Pfaffian：反對稱矩陣的 Pfaffian 計算。DiscreteHilbertTransform：離散 Hilbert 轉換。BezierSurface：CAD 風格幾何（補完 BSplineSurface 缺的環節）。MoleculeSubstructure、MoleculeFingerprint：化學分子子結構表示與指紋。- 圖論：
PlanarFaceList改進，新的 edge shape 函式。 Incremental資料結構：Association、List都有增量版本。- 例外處理：大型 codebase 的錯誤處理改善。
- 結構化套件格式（Structured Package Format）。
🚨 為什麼這件事重要
這次發布不是普通的小改版，而是 Wolfram Language 38 年歷史的第三個戰略轉折點：
- 1988 — 1.0：把數學計算電腦化。
- 1988 晚期 — 加入 Notebooks：把「計算 + 文件 + 程式碼」三合一，開創 REPL 之外的全新範式。
- 2026 — 15.0：AI 變成「一等使用者」。
對台灣的開發者與研究者來說，這代表：
- AI 工具鏈整合進入新階段：Claude Code、Codex 之類的環境原生就能呼叫 Wolfram，這對科學計算、量化金融、工程模擬領域是直接的工作流升級。
- 符號化音樂是個被低估的訊號：音樂從「聲訊處理」進化到「結構化計算表示」，這跟 AI 作曲、音樂學研究、跨媒體創作會有深遠連動。
- Mathematica 38 年如一日的「向後相容」哲學：在 AI 工具半年就改一波的時代，這種長期穩定性反而成了稀缺價值。
對企業來說，Foundation Tool 整合進所有 LLM 函式代表**「用 Wolfram 補強 LLM」**變成標準模式——任何需要精確計算的 LLM 應用，現在都能直接掛上 Wolfram 引擎。
🚨 數據解讀 / 質疑
幾個值得追蹤的觀察點：
- 「內建 AI 助理」的商業模式是什麼？ 官方未明確說明是否所有 tier 都能用、是否需要額外訂閱。若為付費功能，會影響 AI 工具鏈整合的採用速度。
- GPU 雲端服務的定價沒公開：
RemoteBatchSubmit用 NVIDIA L40S 跑 40 分鐘訓練的成本尚不清楚。對小型團隊來說，定價透明度是採購關鍵。 - Notebook 基礎架構重寫對舊 .nb 檔的相容性：官方強調「向後相容」是 Wolfram 的核心價值，但 GB 級 notebook 的新架構是否能完整讀取 14.x 之前的舊檔，實測案例尚待累積。
- 非交換代數的 Wolfram 專書銷售：新專書《Non-Commutative Algebras》是否會成為物理、數學系學生的標準教材，是評估 Wolfram 在學術界影響力的指標。
- AI Assistant 對教育市場的衝擊：Mathematica 一直是許多頂尖大學的標準工具，AI Assistant 內建後可能改變 STEM 教育的學習路徑與評量方式。