本文将探讨推理模型、架构设计、开源权重模型的竞争态势、推理时扩展技术，以及那些已在悄然塑造 2026 年格局的变革趋势。
一句话总结 2025 年：2025 年，大语言模型的智能进化路径发生了根本转变：其智能提升不再仅仅依赖于训练阶段的参数扩展，而是更多地源于"思考"过程本身------即通过推理时的方法优化来实现。
这一转变体现在众多层面：基于强化学习的推理优化、推理时扩展技术、工具调用能力、混合架构的兴起以及更高效的部署策略。
1. 推理能力崛起：RLVR、GRPO 与思考令牌（Thinking Tokens）
如果说 2024 年的主题是"参数扩展"，那么 2025 年无疑是"推理扩展"之年。
其中的核心技术是 RLVR，即可验证奖励的强化学习。这种方法训练模型产生能够被自动验证的答案。
为何重要？
模型优化的目标从"生成看似合理的回答"转向"生成可被证明正确的输出"。这在数学、编程和逻辑问题等领域具有颠覆性意义。
GRPO：年度突破性方法
GRPO （群体相对策略优化）成为年度最受关注的研究进展。与传统的单一输出评分不同，GRPO 对一组答案进行比较，并奖励其中最佳的行为模式。
简化的逻辑是：
ini
answers = model.generate(prompt, n=8)
scores = verify(answers) # 精确匹配、单元测试等
best = max(scores)
loss = sum(best - s for s in scores)这种相对比较机制带来了更稳定的训练过程、更高的数据效率，以及更出色的分步推理能
2. 推理模型达"数学金牌"水平
2025 年最令人意外的发现之一是：多个推理模型在重要数学竞赛中已达到金奖级表现水平。
这其中包括未公开名称的 OpenAI 推理模型、Gemini 深度思考以及开源的 DeepSeekMath-V2。
这印证了一个关键事实：推理已从研究演示走向成熟的产品功能。
3. 架构设计的道路分岔
模型设计哲学正在分化。
路径一：更大、更密集、更昂贵
- 传统 Transformer 的规模扩展。
- 质量高，但推理成本昂贵。
路径二：混合、高效、模块化
- 采用稀疏或线性注意力。
- 条件计算。
- 以工具调用为核心的设计。
2025 年的趋势表明，第二条路径正占据上风。例如通义千问 3.0-Next、Kimi Linear 和 Nemotron 3 等模型，它们用更智能的执行策略取代了单纯的规模蛮力。
4. 推理时扩展与工具利用革命
模型的部署方式正在发生一场静默革命。
范式从"单次前向传播，即时响应"转变为"深思熟虑，调用工具，验证无误，再给出答案"。
工具增强型推理流程示例：
ini
def answer(question):
plan = model.reason(question) # 制定推理计划
if plan.needs_tool:
data = tool.call(plan.tool_name, plan.args) # 调用工具
return model.final_answer(question, data) # 结合工具结果生成答案
return model.final_answer(question)如今，推理时所消耗的计算量已成为一个可调节的变量，而非固定成本。
5. 年度热词："基准上限化"
2025 年也暴露了一个日益严峻的问题：基准测试的过度拟合。
这种现象表现为模型：
- 过度针对特定基准进行优化。
- 刻意迎合评估体系的固有偏差。
- 在实际任务中表现弱于基准分数。
基准测试仍有价值，但业界已不再盲目信任分数。
6. AI 在编程、写作与研究中的应用跨越
2025 年，大语言模型跨过了一个关键门槛：
- 编码助手：具备了推理、调试和编写测试的能力。
- 写作助手：不仅能生成内容，还能进行整体规划和多轮修订。
- 研究工具：能够自主搜索、总结并进行交叉验证。
最大的进步并非文本的流畅度，而是与真实工作流程的深度整合。
7. 历久弥新的优势：私有数据
尽管模型能力飞速进步，一个核心优势始终未变：私有、高质量的数据护城河依然坚固。 企业客户往往不那么关心"某项基准又提升了2%"，而更关注：
- 本地化推理能力。
- 对工具和系统安全的访问控制。
- 可控的数据流。
这正是开源权重模型的核心优势所在。
8. 从零构建 LLM 与推理模型
2025 年最令人振奋的趋势之一是：
- 更多团队开始训练定制化大语言模型。
- 开源训练工具链日益成熟。
- 构建推理模型的路径更加清晰。
开源竞争格局已全面铺开，主要参与者包括：Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax、Yi 等。 值得注意的是，Qwen 已在下载量和衍生模型数量上超越 LLaMA，成为默认的开源选择。
9. 2025 年的主要惊喜
有几项发展超出了年初的普遍预期：
- 推理模型比预想更早达到数学竞赛顶级水平。
- Qwen 取代 LLaMA 成为开源生态的基石。
- Mistral 3 采用了 DeepSeek V3 的架构。
- 开源竞争的广度与激烈程度空前。
- 高效的混合架构被顶级实验室广泛采纳。
- OpenAI 发布了一款开源模型。
- 模型上下文协议 MCP 加入 Linux 基金会，成为工具与数据访问的事实标准。
2026 年展望
基于当前趋势，以下几个方向的发展似乎已不可避免：
- 消费级高效推理：基于扩散模型等技术的 LLM 将提供更低成本、更低延迟的推理服务。
- 自主开源模型：支持本地工具调用的开源权重模型将更加普及。
- RLVR 的领域拓展：强化学习价值排名将从数学和代码向化学、生物学及广义科学推理领域扩展。
- 超长上下文演进：超长上下文窗口与更强大的小型模型结合，可能逐渐取代复杂的持续检索机制。
- 系统设计优先：进步将更少地源于训练算法的微小改进，而更多地来自系统层面的创新设计，尤其是工具调用与推理时扩展技术的深入融合。