# Figma 專用編輯模型如何學會修改設計稿

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> 原作者：figma (@figma) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-10-30

> 原始來源：https://x.com/figma/status/2115894206409723946

## 證據與延伸閱讀

- [# Figma 專用編輯模型如何學會修改設計稿](https://x.com/figma/status/2115894206409723946) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-30 · 支持主張：Figma’s account of its specialized design-editing model, SFT and RL training approach, internal evaluations including a 445-example comparison chart, and task routing within its agent.

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

# Figma 專用編輯模型如何學會修改設計稿

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![三張大字卡依序標示 SFT 訓練配對、內部編輯評估與依任務分工，底註說明內容來自 Figma 自述且不代表量化效能。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round20-selected24-batch1-20261030/round20-2115894206409723946/v3/overview.png)
> Figma 自述的三個內容面向摘要；流程與分工不代表量化效能。
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Figma 分享了如何為設計編輯工作訓練專用模型：模型聚焦在既有設計稿上做精確修改，例如調整間距、換顏色或依回饋重排版面。這個範圍比從零生成完整設計更窄；Figma 說，模型在擅長的精確編輯任務上可與前沿模型競爭，但這是公司對自家研究的描述。

## 模型怎麼學會修改既有設計？

Figma 先用監督式微調（SFT）訓練模型。每筆訓練例子配對三項內容：原始設計、合成的修改要求，以及符合要求的修改結果。設計以 Figma 原生檔案格式表示，讓生成的變更可以套回畫布；若任務需要設計系統素材，團隊也會合成針對主題與元件的修改提示。

![SFT 訓練流程以原始設計、合成修改要求和成功修改結果三步呈現，並標示修改要求指明目標。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round20-selected24-batch1-20261030/round20-2115894206409723946/v3/inline-sft-training-pair.png)

> 依 Figma 對一筆訓練例子的描述；不代表資料集規模或模型成效。

Figma 描述的資料生成流程，會請較大型的教師模型嘗試編輯，再以確定性驗證器和視覺模型評審候選結果，檢查輸出格式是否有效、修改是否符合要求。評估器給出回饋後，流程也能修訂編輯結果。Figma 表示，較早期以超過 25 萬筆例子訓練的 Llama 3.3 70B，在當時的編輯任務上已能與頂尖模型競爭；文章沒有列出這次比較的具體分數，這項比較也是 Figma 的自述。

## 為什麼微調之外還加入強化學習？

Figma 認為，單靠模仿訓練例子有兩個限制：模型可能較難把學到的做法推廣到不同設計情境，而且需要大量涵蓋各種任務面向的例子。公司因此也投入強化學習（RL），改善設計領域的訓練環境、增加例子多樣性、調整獎勵模型，並擴充由專業設計師撰寫的評估準則。

這些內容說明的是 Figma 採用 RL 的方向與理由，並未獨立驗證它帶來了多少泛化或效率提升。Figma 也提到，最新訓練配方使用了 Qwen、Muse Spark Open、Inkling 等較新的基礎模型；文章沒有逐一列出各模型的訓練成果。

## 編輯品質如何評估？

設計品質不能只看畫面是否美觀：版面可能對齊良好但對比不足，修改也可能看起來精緻卻漏掉要求，或用了外觀相似但不正確的元件。Figma 表示，內部評估會分開檢查這些面向，並結合設計結構檢查、視覺模型評審，再由專業設計師校準和檢視結果。

![設計結構檢查與視覺模型評審匯入評估結果，再由設計師校準與檢視。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round20-selected24-batch1-20261030/round20-2115894206409723946/v3/inline-edit-evaluation.png)

> 依 Figma 對內部評估的描述；只列流程，不代表權重或分數。

Figma 說，這些內部評估會同時考量指令遵循、修改是否有用、速度與成本。文章附的內部編輯評測圖列出三個模型的分數：

| 模型 | effort 設定 | 分數 |
|---|---|---:|
| Figma edits 1026 | med | 77.8% |
| GPT 6.1 Sol | med | 76.9% |
| DeepSeek v4.1 Flash 1017 | high | 65.2% |



![表格列出 Figma edits 1026（med）77.8%、GPT 6.1 Sol（med）76.9%、DeepSeek v4.1 Flash 1017（high）65.2%，並附 445 個範例、effort 與評審限制。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round20-selected24-batch1-20261030/round20-2115894206409723946/v3/table.png)

> Figma 公布的內部編輯比較，列出各模型分數與 effort；涵蓋 445 個真實設計編輯範例，並非獨立評測。

圖註稱，評測涵蓋 445 個真實設計編輯範例；現成模型使用預設 effort，分數由經獨立人工驗證可靠性的自動設計評審給出。在這組條件下，Figma edits 與 GPT 6.1 Sol 相差 0.9 個百分點。Figma 表示，分數只是挑選產品候選模型的參考之一；這是公司公布的內部比較，並非獨立評測。

## 專用模型在代理中負責哪一段？

Figma 表示，已推出的 Figma agent 會依工作類型搭配自家專用模型與第三方模型：精確編輯和迭代修改交給自家模型處理；圖像生成、向量圖及全新的設計探索，則使用當下合適的第三方模型。這是一種按任務分工的產品路由，不表示專用模型負責所有設計工作。

![兩條任務路由：精確編輯與迭代連到 Figma 專用模型；圖像生成、向量與全新探索連到第三方模型。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round20-selected24-batch1-20261030/round20-2115894206409723946/v3/inline-model-routing.png)

> 依 Figma 對產品任務分工的描述；不代表通用能力排名。

代理還需要讀取畫布與設計系統的脈絡，並能操作相應工具。換言之，後訓練改善的是模型在整個工作流程中的一部分；可完成的結果也取決於代理取得的設計背景與工具。這篇文章呈現的是 Figma 對訓練方式、內部評估和產品分工的說明，並未提供可獨立重現的評測數據。

## 標籤

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