模型发展太快了：今天做出的架构和供应商承诺，六个月后可能就过时了。现在能力突出的模型，很多都来自开源项目，还有越来越多国际公司在竞争。这个领域也开始提出更深层的问题：预测 token 可能不是通向高性能 AI 的唯一路径。第一个稳定的 JEPA 模型的问世，就表明了替代架构正在成为真正的竞争者；NVIDIA 的新模型结合了 Mamba 和 Transformer 层，也指向了同样的方向。
相关事件
以下汇总了 2026 年 3 月份以来值得关注的模型有关事件：
Yann LeCun 和他的团队创建了 LeWorldModel，这是第一个使用他的联合嵌入预测架构（JEPA）且训练稳定的模型。他们的目标是创造出不仅仅预测词语的模型；而是能理解世界以及它是如何运作的模型。
NVIDIA 发布了 Nemotron 3 Super，这是他们最新的开放权重模型。它是一个混合专家模型，拥有 120B 参数，其中 12B 参数在任何时候都处于活动状态。更有趣的是它的设计：它结合了 Mamba 和 Transformer 层。
Gemini 3.1 Flash Live 是一个新的语音模型，旨在支持实时对话。在生成输出时，它会避免出现停顿，并使用类似人类的语调。
Cursor 发布了 Composer 2，这是其 IDE 的下一代版本。Composer 2 显然整合了 Kimi K2.5 模型。据报道，它在一些主要编码基准测试中击败了 Anthropic 的 Opus 4.6，而且成本显著降低。
Mistral 发布了 Forge 系统，这个系统能让组织能够基于自己的私有数据来构建“前沿级”模型。Forge 支持预训练、后训练和强化学习。
Mistral 还发布了 Mistral Small 4，这是其最新的旗舰多模态模型。Small 4 是一个 119B 混合专家模型，每个 token 使用 6B 参数。它是完全开源的，具有 256K 上下文窗口，并针对最小化延迟和最大化吞吐量进行了优化。
NVIDIA 宣布了自己的 OpenClaw 发行版 NemoClaw，它将 OpenClaw 集成到 NVIDIA 的技术栈中。它声称提高了安全性。当然，它在 NVIDIA 云端进行推理。
不仅仅是 OpenClaw；还有 NanoClaw、Klaus、PiClaw、Kimi Claw 和其他。其中一些是克隆，一些是 OpenClaw 发行版，还有一些是运行 OpenClaw 的云服务。它们几乎都声称提高了安全性。
Anthropic 宣布 Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 中的 100 万 token 上下文窗口已正式可用。使用大窗口不会产生额外费用。
Microsoft 发布了 Phi-4-reasoning-vision-15B。它是一个小型开放权重模型，结合了推理和多模态能力。他们认为行业正朝着更小、更快的本地运行模型发展。
Tomasz Tunguz 写道，Qwen3.5-9B 可以在笔记本上运行，其基准测试结果与 2025 年 12 月的前沿模型相当。与在云端运行前沿模型相比，在笔记本电脑上运行本地模型不到一个月就能收回成本。
OpenAI 发布了 GPT 5.4，它将 Codex 增强编码模型合并回产品的主流中。它还包含了 1M token 上下文窗口、计算机使用功能和发布计划的功能（该计划可在行动前进行中途修改）。
TweetyBERT 是一个鸟类语言模型。它将鸟鸣（实验中用的是金丝雀）分解成音节，无需人工标注。研究人员认为，他们或许可以用这种技术来理解人类是如何学习语言的。
Vera 是一种新的编程语言，它的设计目的是让 AI 能够用它来编写代码。与为人类易于使用而设计的语言不同，Vera 旨在帮助 AI 处理那些 AI 觉得困难的编程方面。一切都是显式的，状态变化是声明的，每个函数都有契约（也就是明确的规则）。
Potato Prompt 是一种让 GPT 模型充当评论者而不是简单附和者的技术。其想法是创建一个自定义指令，告诉 GPT 在提示中出现“potato”一词时要严厉批评。该技术可能也适用于其他模型。