Wolfram Mathematica 14.1
Mathematica 14.1 持續擴展了既有領域，持續引入多項創新，為所有 Mathematica 用戶提供了更多並提升更高的效率。
Mathematica 有高達 6000 種不同函數，範圍涵蓋所有科技運算領域的內建函數以及知識庫並持續更新，提供了健全、高效率且跨足各領域的演算法，其中包括網路、影像、幾何學、資料科學、視覺化、機器學習等。
Wolfram 整合APP
Wolfram除了Mathematica之外還有很多可下載的程式，例如Wolfram|One, Mathematica, Wolfram|Alpha Notebook Edition and Finance Platform，過去要使用Mathematica以外都要個別下載，但在14.1以後的版本會將這些軟體透過Wolfram App做整合，方便使用者下載。
Wolfram除了Mathematica之外還有很多可下載的程式，例如Wolfram|One, Mathematica, Wolfram|Alpha Notebook Edition and Finance Platform，過去要使用Mathematica以外都要個別下載，但在14.1以後的版本會將這些軟體透過Wolfram App做整合，方便使用者下載。
影片、影像 & 音訊
Mathematica 能支援影片，影像，音訊方面的處理工作。能透過網路攝影機，截取電腦螢幕範圍，以及以非同步的方式在筆記本進行影片的錄製，事後可以將影片拆成圖像，運用機器學習功能處理圖像或音訊，比方說進行物件偵測，語音轉文本，文字雲的建造，最後將影片進行編輯與重組，做出自己的影片，音軌，亦可上傳至雲端。Mathematica 在處理影片上也可以用套用簡單的程式語言編輯影片，像是邊緣檢測，也增加了更多影片處理的函數功能，例如Audio Functions 在這次更新增加跟影片的直接互動，並從Manipulate函數中針對幀數進行影片操作。
Mathematica 能支援影片，影像，音訊方面的處理工作。能透過網路攝影機，截取電腦螢幕範圍，以及以非同步的方式在筆記本進行影片的錄製，事後可以將影片拆成圖像，運用機器學習功能處理圖像或音訊，比方說進行物件偵測，語音轉文本，文字雲的建造，最後將影片進行編輯與重組，做出自己的影片，音軌，亦可上傳至雲端。Mathematica 在處理影片上也可以用套用簡單的程式語言編輯影片，像是邊緣檢測，也增加了更多影片處理的函數功能，例如Audio Functions 在這次更新增加跟影片的直接互動，並從Manipulate函數中針對幀數進行影片操作。
LLM 語言模型
在14.1版本，Wolfram則進一步可以在作業簿中用程式化的方式進行，像是使用LLMSynthesize，LLMFunction和語意檢索(Semantic Search)作業，另外也可以使用。先前Wolfram僅支援OpenAI的LLM，但在 14.1 版中，則能夠支援大部分的主流 LLM模型，甚至在每周都會發布 LLM用在Wolfram Languaget程式碼的功能正確性。
在14.1版本，Wolfram則進一步可以在作業簿中用程式化的方式進行，像是使用LLMSynthesize，LLMFunction和語意檢索(Semantic Search)作業，另外也可以使用。先前Wolfram僅支援OpenAI的LLM，但在 14.1 版中，則能夠支援大部分的主流 LLM模型，甚至在每周都會發布 LLM用在Wolfram Languaget程式碼的功能正確性。
符號與數值運算
Mathematica 的 "Heun" 超級函數可用在很多特殊場景。例如：黑洞效應、量子力學、弦論和場論等物理理論中。另外，也有像 "DSolve" 等函式可運用，再複雜的數學等式、不等式與 ODE、PDE 皆可秒算。
Mathematica的 "Heun" 超級函數可用在很多特殊場景。例如：黑洞效應、量子力學、弦論和場論等物理理論中。另外，也有像 "DSolve" 等函式可運用，再複雜的數學等式、不等式與 ODE、PDE 皆可秒算。
GPU/NPU 加速器的擴充支援
過去Mathematica都支援顯式 CUDA GPU 加速，用於AI/ML的訓練和推論。但在 14.1 版中，新增支援 CoreML 和 DirectML 加速，用於明確指定神經網路的推理任務。具體來說，在 macOS (Apple Silicon) 和 Windows 機器上，ImageIdentify 和 SpeechRecognize 等內建功能現在會自動使用 CoreML (Neural Engine) 和 DirectML 功能，其結果通常是效能提升 2 到 10 倍。
過去Mathematica都支援顯式 CUDA GPU 加速，用於AI/ML的訓練和推論。但在 14.1 版中，新增支援 CoreML 和 DirectML 加速，用於明確指定神經網路的推理任務。具體來說，在 macOS (Apple Silicon) 和 Windows 機器上，ImageIdentify 和 SpeechRecognize 等內建功能現在會自動使用 CoreML (Neural Engine) 和 DirectML 功能，其結果通常是效能提升 2 到 10 倍。
外部程式語言的互動
如果有功能需要依靠Mathematica以外的語言，將兩個不同程式語言串聯再一起容易造成程式過度複雜。以在Mathematica中使用Python為例，需要在Mathematica中使用External Function，從而在Mathematica中使用Python的功能。而在更複雜的作業，需要讓套件處理自己的「外部物件」。在這次 14.1版本中能夠將「外部物件」作為符號結構來處理外部函式，以簡化和外部程式的編碼過程。
如果有功能需要依靠Mathematica以外的語言，將兩個不同程式語言串聯再一起容易造成程式過度複雜。以在Mathematica中使用Python為例，需要在Mathematica中使用External Function，從而在Mathematica中使用Python的功能。而在更複雜的作業，需要讓套件處理自己的「外部物件」。在這次 14.1版本中能夠將「外部物件」作為符號結構來處理外部函式，以簡化和外部程式的編碼過程。
圖論、樹狀結構與幾何學
"Tree" 函數可將 Mathematica 中的 符號資料結構變成樹狀結構，能簡單的做分層處理。運算式、浮點數、文字都可以被建立成樹狀結構。在圖論中，從二元到多元樹狀圖都相當重要，Mathematica 可以輕易支援此構圖，同時支援各種複雜的幾何運算。
"Tree" 函數可將 Mathematica 中的 符號資料結構變成樹狀結構，能簡 單的做分層處理。運算式、浮點數、文字都可以被建立成樹狀結構。在 圖論中，從二元到多元樹狀圖都相當重要，Mathematica 可以輕易支援此構圖，同時支援各種複雜的幾何運算。
視覺化和圖形
"VectorPlot" 函數增強了繪製向量圖的能力，完美表示向量場。多面板和多軸的視覺化效果：直接將不同的坐標系製作在同一個版面上，並且繪製多個子圖串聯在一起。可畫出"高維度"的圖形：您可曾想過 10 維長什麼樣子?
"VectorPlot" 函數增強了繪製向量圖的能力，完美表示向量場。多面板和多軸的視覺化效果：直接將不同的坐標系製作在同一個版面上，並且繪製多個子圖串聯在一起。可畫出"高維度"的圖形：您可曾想過 10 維長什麼樣子?
優化、偏微分方程和系統建模
Mathematica 在偏微分方程（PDE）和系統建模領域的優化體現於其強大的符號和數值計算能力。它提供自動化的 PDE 求解工具，處理多種邊界條件及複雜幾何形狀，並支持高精度的數值解法用於多項領域的運算，例如擴散、聲學、熱傳導……
此外，Mathematica 的系統建模功能整合了控制理論、動力系統模擬和參數優化，使得用戶能夠快速建模、仿真和分析物理系統，實現高精度和高效的計算。
Mathematica 在偏微分方程（PDE）和系統建模領域的優化體現於其強大的符號和數值計算能力。它提供自動化的 PDE 求解工具，處理多種邊界條件及複雜幾何形狀，並支持高精度的數值解法用於多項領域的運算，例如擴散、聲學、熱傳導……
此外，Mathematica 的系統建模功能整合了控制理論、動力系統模擬和參數優化，使得用戶能夠快速建模、仿真和分析物理系統，實現高精度和高效的計算。
分子和生物分子序列
將化學與機器學習結合，做化學式的特徵萃取，透過機器學習的聚類演算法，將化學式映射到特徵空間中，輕易看出其關聯性。為特定類型的分子提供在 3D 空間中具有特定排列的原子。新增更多的蛋白質 DNA 序列在 Wolfram 數據庫中，可以隨時呼叫出，各種生物序列視覺化的表示方式。
將化學與機器學習結合，做化學式的特徵萃取，透過機器學習的聚類演算法，將化學式映射到特徵空間中，輕易看出其關聯性。為特定類型的分子提供在 3D 空間中具有特定排列的原子。新增更多的蛋白質 DNA 序列在 Wolfram 數據庫中，可以隨時呼叫出，各種生物序列視覺化的表示方式。
機器學習和神經網路
新增各領域最新的深度學習架構。神經網路完整集成到程式中，盡可能自動地執行基於機器學習的操作。提供強大的符號框架，讓最新版的神經網路能靈活的開發和實驗。透過 ONNX 標準匯出任何網路功能。可使用外部工具，部署至各種環境中，也可直接在手機上的 CoreML 運行，達到分散式運算。
新增各領域最新的深度學習架構。神經網路完整集成到程式中，盡可能自動地執行基於機器學習的操作。提供強大的符號框架，讓最新版的神經網路能靈活的開發和實驗。透過 ONNX 標準匯出任何網路功能。可使用外部工具，部署至各種環境中，也可直接在手機上的 CoreML 運行，達到分散式運算。
密碼學、區塊鏈和NFTs
將區塊鏈集成到 Wolfram 語言。導入私鑰及公鑰將之符號化，產生每一個帳本的數位簽章和簽證。加入安全證書概念，允許第三方證明特定公鑰的真實性。提供程式與外部實體建立安全通信通道所需的內容。創建區塊鏈錢包和簽署交易併為區塊鏈編碼數據。
將區塊鏈集成到 Wolfram 語言。導入私鑰及公鑰將之符號化，產生每一個帳本的數位簽章和簽證。加入安全證書概念，允許第三方證明特定公鑰的真實性。提供程式與外部實體建立安全通信通道所需的內容。創建區塊鏈錢包和簽署交易併為區塊鏈編碼數據。