本文回顾2025年大模型在多模态、开源及部署方面的突破，并展望2026年发展趋势。未来将见证ToC与ToB服务分化，左右互搏模拟数据生成技术突破，MoE路由优化能力提升，以及AI4Science领域可能出现的现象级突破，共同推动大模型技术向更高效、专业和智能方向发展。

---

2025年大模型突破

1. 多模态大模型全面突破

1） Sora，Veo，Nano Banana, PaddleOCR-VL, Deepseek-OCR等动态，静态大模型全面突破。

2）世界模型 World Labs Marble，Genie，Cosmos等归因表征，空间智能全面突破。

3）语音多模型 GPT-4o，Kimi-Audio， Step-Audio-R1和通用多模态大模型在MoE的高速发展下，也大踏步发展。

2. 开源能力全面突破

1. Deepseek R1超越式的推理开源。

2）千问Omni全模态开源。

3）百度、DeepSeek、腾讯在静态多模态领域(VRDU-OCR)的开源。

4）以SmolLM, Olmo和 Nanochat为代表的源码全透明开源模型能力也大幅度提升。

5）以Coze为代表的RAG/Agent应用平台的全面开源。

3. 大模型部署软硬件能力的突破

1）以Oracle, Google为代表的企业，全面突破英伟达的部署框架，在专用芯片，定制加速服务器，软件云平台和量化加速等一系列部署模式上实现全面超越。

2）以阿里华为国产芯片和专用一体机的国产算力的升级，也大幅度降低了部署的成本。

2026年大模型展望

1. ToC 和 ToB的大模型服务分道扬镳

1）ToB企业需要大模型矩阵(一超几大众小金字塔)的定制化能力爆发。再大的模型不容易增量融合企业自身数据也是短板。

2）大模型技术的始终存在准确率天花板，ToB需要企业以多模态RAG，数据服务流程融合，增量上下文学习等智能体相关技术整体解决。

3）ToB企业对轻量大模型需求大幅度提升， 在类教导主任的过程奖励小模型， 意图识别任务规划小模型，极速响应小模型，和端侧微模型的需求暴增。

4）ToC的大模型在编程、短视频、电影、游戏工业上一路狂奔， 甚至可能危及现有的软件、短视频、电影和游戏产业格局。

2. 左右互搏大模型新时代

1）真实数据生产过慢的矛盾，在算力的突飞猛进面前，变得尤为重要。

2）初代模拟数据生成，包括数据增强，模型迭代自举，AlphaEvolve等初代方法是以模拟-存储-训练为前提的，有很强的局限性。

3）MoE方法的升级使得潜在的模拟数据空间变得极其庞大，一下子进入了AlphaGo级别的模拟数据空间。

4）新一代模拟数据生成，需要结构化的左右手互搏，在训练和推理工程中结构化的进行。 目前，deepseek-math-v2的学生-老师-教导主任的三层结构的过程奖励效率还是有点低。2026年可能是过程奖励大爆炸的一年。

• 推理过程奖励

• 规划过程奖励

• 自省过程奖励

• 增量信息过程奖励

• 工具反馈过程奖励

3. 模型MoE路由和推理能力大幅度提升

1）大模型资源对于简单问题和复杂问题一视同仁难以容忍，会带来资源极大浪费。

2）专用一体化软硬件升级让路由和推理优化的可行性大幅度提升。

3）全球大小模型的选择使用成为新的难题，呼唤类似微调的LoRA，训练并行的NoLoCo这种新的推理融合范式的诞生。

4. AI4Science出现现象级的突破

1）多模态的高速发展为AI4Science带来更高维的数据融合。

2）推理能力和结构化过程奖励方法的发明，为AI4Science的研究探索能力大幅度提升。

3）前期的生物、医药、材料、物理等领域的研究快速积累的成熟的研发流水线。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
​​

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

​​​​

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**

​