自2017年Transformer架构问世以来，大模型技术已历经从单一文本处理到多模态融合、从参数竞赛到效率优化的演进历程。2025年，随着混合专家（MoE）架构的规模化应用、状态空间模型（SSM）与Transformer的融合创新，以及推理时计算扩展（test-time scaling）技术的突破，大模型性能边界持续拓展，小型语言模型（SLM）与大型语言模型（LLM）的性能差距显著缩小。然而，计算复杂度高、长上下文处理瓶颈、可靠性不足等核心问题仍未解决，推动技术从实验室走向实用化成为2026年的核心命题
