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AI 的下一个战场：端侧模型崛起

大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。

随着Agent应用爆发，大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec，该框架面向推测解码，在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍，突破了推测解码的扩展天花板。

斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。

离开Meta后，Yann LeCun创立AMI，还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型，与主流大模型路线不同，其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。

来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述，通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式，为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论，还梳理可解释对象体系和干预手段。

上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench，填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要，当前验证方法有困境，新模型验证精度高且能用于强化学习。

近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。

2025年，Deep Research成AI热点，OPPO AI Agent Team对大模型评测。发布论文，开源评测基准FINDER和失败分类体系DEFT，揭示AI“装懂”“缺乏韧性”问题，还分析模型表现并给出发展建议。

印奇上任后，阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash，总参数196B，支持256K上下文窗口。它推理快，适配多家芯片厂商，在多场景表现出色，还具备端云协同能力，架构也有多项优化。

这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。