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Alex Xu：2026年AI领域的五大趋势

AI 核心摘要

文章由Alex Xu撰写，总结了2026年AI发展的五大核心趋势。首先，随着o1和DeepSeek-R1等模型的成功，带有“思考”过程的推理模型已成为标配，核心技术RLVR（可验证奖励强化学习）打破了人类标注瓶颈，未来的焦点将转向自适应推理以提高效率。其次，AI Agent（智能体）正从实验走向实际产品，得益于推理能力的提升、工具连接协议（如MCP）的成熟和框架的普及，未来Agent将向持久化和本地化发展，处理更长期的工作流。第三，在编码领域，专用代码Agent正从单纯写代码转变为大规模软件管理，致力于更深层的代码库理解和安全感知。第四，受DeepSeek开源的影响，开源模型生态迅猛发展，性能逼近闭源顶尖水平，未来的重点是架构效率、原生Agent支持和降低部署门槛。最后，多模态技术正从简单的图文生成迈向更深层的物理AI（如人形机器人）和能够模拟物理规律的“世界模型”，为机器人在现实世界的运行奠定基础。

2026年已经迎来了强势的开局。仅在1月份，月之暗面（Moonshot AI）就开源了Kimi K2.5，这是一个专为多模态智能体工作流构建的万亿参数模型。OpenAI则为其代码助手Codex推出了macOS应用。这些近期的举动，正是已经酝酿了数月的趋势的延续。

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这篇文章涵盖了五个关键趋势，它们将极大地影响团队在今年如何利用AI进行构建。

趋势一：推理模型（Reasoning Models）的普及与效率战

像GPT-4这样的早期语言模型是直接生成答案的。你问一个问题，模型就开始逐个token地生成文本。这对于简单的任务很有效，但在需要多步逻辑或高级数学等难题上，如果第一次尝试错了，它往往就会失败。

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从OpenAI的o1开始，较新的模型改变了这一模式，它们在回答之前会花时间“思考”。它们不再直接跳到最终回复，而是生成中间步骤，然后再给出答案。虽然模型花费了更多的时间和算力，但它能够解决逻辑和多步规划中难得多的问题。

在o1之后，许多团队都集中精力训练推理模型。到2026年初，大多数主要AI实验室要么发布了推理模型，要么在核心产品中加入了推理能力。

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什么是RLVR？

让模型在大规模训练中变得可行的一个关键方法是可验证奖励的强化学习（RLVR - Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）。虽然这是由AI2的Tülu 3首次引入，但DeepSeek-R1通过大规模应用将其带入了主流视野。为了理解RLVR相比以前方法的改进之处，我们需要看看标准的训练流程。

LLM（大语言模型）的训练有两个主要阶段：预训练和后训练。在后训练期间，强化学习（RL）算法让模型进行练习。模型生成回答，算法更新其权重，使得随着时间的推移，更好的回答出现的可能性增加。

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为了决定哪些回答更好，AI实验室传统上会训练一个单独的奖励模型，作为人类偏好的代理。这涉及从人类那里收集偏好数据，在这些数据上训练奖励模型，并用它来指导LLM。这种方法被称为基于人类反馈的强化学习（RLHF）。

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RLHF制造了一个瓶颈。它依赖于人类标注数据，这在规模化时既缓慢又昂贵。当任务变得复杂时，这也变得更加困难，因为人们无法可靠地判断漫长的推理过程。

RLVR消除了这个瓶颈。它仍然使用强化学习，但奖励来自于检查正确性，而不是预测人类会更喜欢什么。在数学或编程等领域，许多任务的答案都可以自动检查。系统检查代码是否运行，或者数学解答是否与标准答案匹配。如果匹配，模型就获得奖励。不需要单独的奖励模型。

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RLVR实现了可扩展的训练，因为正确性检查可以快速自动地运行。模型可以在数百万个问题上进行练习，并获得即时反馈。DeepSeek-R1证明了这种方法可以达到前沿的推理水平，将主要瓶颈从人类标注转移到了可用算力上。

2026年看什么？

今天，大多数主要AI实验室在训练中使用推理，许多使用RLVR。结果是，仅仅具备推理能力已不再是差异化竞争点。焦点已经转移到效率上。

AI团队现在正在研究自适应推理（adaptive reasoning），即模型根据提示词的难度调整其努力程度。模型不再在一个简单的问候上花费大量token，而是将深度思考保留给真正需要它的问题。Gemini 3就是一个具体的例子。它支持thinking_level控制，并默认使用动态思考，因此它可以根据提示改变应用的推理论。这种对效率的关注将使推理模型在速度和成本至关重要的现实用例中变得切实可行。

趋势二：AI Agents（智能体）走向现实与持久化

早期的语言模型擅长生成文本，但它们无法采取行动。如果你让模型订机票，它可以描述步骤，但无法使用预订系统。由于它无法检查现实世界，所以它经常猜测。如果你问“那家餐厅现在营业吗？”，它可能会用旧信息回答，而不是检查实时营业时间。

这些限制导致了AI Agents（智能体）的崛起。Agent将LLM与工具结合起来，并在一个循环中运行，使其能够进行规划和行动。Agent不再直接生成最终答案，而是接受一个目标，将其分解为步骤，运行工具，并利用结果来决定下一步做什么。

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大多数Agent共享相同的结构。一个语言模型解释请求并选择下一步。工具将模型连接到外部系统，如搜索、日历、文件或API。一个循环运行动作，检查结果，并在失败时重试或改变路线。

为什么Agent最近开始发挥作用？

Agent不再仅仅是实验品。它们正被应用在真实的产品中。OpenAI的ChatGPT代理可以浏览网页并代表你完成任务。Anthropic的Claude可以使用工具、编写和运行代码，并解决多步骤问题。

三个发展促成了这一点：

  1. 推理能力的提升：模型在规划多步工作、跟踪中间结果以及选择下一步行动（而不是直接跳到最终答案）方面变得更好了。
  2. 工具连接变得更容易：过去，每个工具集成都是定制的。像Anthropic的**模型上下文协议（MCP - Model Context Protocol）**这样的协议减少了将模型连接到外部系统的摩擦。现在添加一个新工具只需要几行代码。
  3. 框架成熟：像LangChain和LlamaIndex这样的框架成熟了。它们提供了现成的组件，用于工具使用、多步流程和日志记录，从而降低了门槛，让更多团队能够进行Agent实验。

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from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain.agents import create_agent
# 创建LLM实例
llm = ChatOllama(model="gemma3:1b")
# 创建工具列表
tools = [get_weather, web_search]
# 创建Agent
agent = create_agent(llm, tools)
# 调用Agent
agent.invoke({"messages":
[{"role": "user", "content": "Events in SF"}]
})

2026年看什么？

Agent擅长处理简短的工作流，但在任务运行时间较长时仍会遇到困难。在数十个步骤中，它们可能会丢失上下文并犯下复合错误。它们还受到默认访问权限的限制。许多Agent在沙盒环境中运行，除非你连接它们，否则它们无法看到你的电子邮件、文件或本地应用。

2026年的一个可能趋势是持久化Agent（persistent agents），它们将解决这两个问题。这些是“永远在线”的助手，旨在处理较长时间段内的更长的工作流。许多将在本地运行，使得与你的文件、应用和系统设置连接变得更容易，同时将数据保存在你的控制之下。OpenClaw 就是这种在你自己硬件上运行的个人Agent转变的早期例子。

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更多的访问权限也增加了风险。当Agent可以读取个人数据并采取行动时，错误的影响会更大。因此，2026年的一个主要焦点将是可靠性和安全性。可靠性意味着在长任务中保持正轨、从错误中恢复并可预测地表现。安全性意味着保护数据、抵抗提示注入（prompt injection），并在没有明确批准的情况下避免不可逆的操作。

趋势三：Coding Agents（代码智能体）重塑软件开发

AI最初通过简单的自动补全来帮助软件工程师。但这种能力是有限的。模型只能看到你光标周围的紧邻区域，也许是前后的几行。它不了解完整的代码库、项目结构，或者你试图构建什么。

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当AI实验室将Agent方法应用于编程时，情况发生了变化。他们不再依赖通用模型，而是通过对代码库、文档和编程模式进行广泛的微调来训练专用的LLM。他们还用特定的编码工具（如read_file、search_codebase、edit_file、run_terminal_command和execute_tests）取代了通用工具。

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结果是一个了解软件工程实践（如项目结构、依赖关系和调试）的模型，并且知道如何使用其工具来完成任务。当你给它一个复杂的任务时，它会决定调用哪些工具以及按什么顺序完成工作。

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像Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex这样强大的闭源专属编码Agent正在推动这一转变。它们可以读取整个代码库并理解复杂的项目结构。与此同时，开源模型也缩小了差距。2026年初发布的80B参数模型Qwen3-Coder-Next，在消费级硬件上本地运行时，达到了接近顶级闭源模型的性能。

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Coding Agents 是AI已经改变日常工作的最明显的领域之一。工程师可以要求进行仓库级别的修复和改进，并更快地获得可用的补丁。这些工具也降低了入门门槛。没有太多编码经验的人可以使用构建在这些代理之上的服务（如Replit和Lovable）来构建可运行的应用程序。

2026年看什么？

Coding Agents 的基准不再仅仅是编写代码，而是大规模管理软件。三个领域将可能看到最大的进展：

  1. 更深层的仓库级别理解：当前的Agent有时会在大型代码库中失去对文件如何相互关联的跟踪。更好地跟踪依赖关系、架构和跨文件上下文将使Agent能够可靠地处理更大、更复杂的项目。
  2. 安全感知编码：随着Agent编写更多的生产代码，在发布前捕获漏洞变得至关重要。期望Agent将安全扫描和自动化测试生成直接构建到它们的工作流中，而不是将它们视为单独的步骤。
  3. 更快的完成速度：今天的Agent在处理复杂任务时可能很慢，有时需要几分钟来计划和执行多文件更改。AI实验室正积极致力于减少从请求到代码可运行的时间，使代理对更实时的开发工作切实可行。

趋势四：开源权重的势头不可挡

在LLM时代的最初几年里，最强大的模型都是闭源的。如果你想要顶级性能，你得使用OpenAI、Anthropic或Google等实验室的API。你无法访问权重、在本地运行模型或微调它们。开源权重模型虽然存在，但落后了。

这种差距并没有持续太久。它以超出大多数人预期的速度在两个阶段缩小：一个决定性的“DeepSeek时刻”，随后是迅猛的势头。

DeepSeek时刻

2025年1月，DeepSeek发布了DeepSeek-R1，并开源了其权重、代码和训练方法。这个推理模型在关键基准测试上匹敌甚至超越了闭源竞争对手。它表明，前沿级别的推理能力并不需要专有API。人们开始将类似的突破称为“DeepSeek时刻”。

图片 14 DeepSeek-R1训练阶段。来源：DeepSeek-R1论文

R1脱颖而出的一个关键原因是它的训练方法。在此之前，许多聊天机器人在后训练期间严重依赖RLHF（早期ChatGPT推广的方法）。DeepSeek则严重依赖RLVR，这在像数学和编程这样的可验证任务上扩展性更好。这使得在人类标注少得多的情况下训练推理能力变得更加容易。

迅猛的势头

在那之后，更多的实验室发布了完整的权重和训练细节。阿里巴巴的Qwen系列成为开源开发的主要基础。智谱的GLM将多语言和多模态能力推向了开源生态。月之暗面（Moonshot）的Kimi系列发布了强大的Agent和工具使用特性。随着这种势头，更多的团队加入，开源权重生态系统变得强大得多。

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在2025年8月，OpenAI发布了gpt-oss，这是自GPT-2以来其首个开源权重模型。该版本包含了在Apache 2.0许可下的120B和20B参数模型。Mistral、Meta和艾伦人工智能研究所（Allen Institute）也发布了具有竞争力的版本。

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有了详细的技术报告和可用的“配方”，技术迅速传播。团队复制结果、改进它们并发布变体。今天，开源权重模型在许多标准基准测试中都接近顶级闭源模型。

2026年看什么？

在2026年，开源权重的发布已不再令人惊讶。下一波进展将较少关注规模，而更多地关注效率、实际部署和Agent能力。

  1. 架构效率：架构变得越来越高效，通常使用稀疏MoE（混合专家）设计加上长上下文，因此每个token只激活模型的一小部分。Qwen3-Coder-Next就是一个例子，它采用超稀疏设置和256k原生上下文窗口。
  2. 为Agent做好准备：开源权重模型的训练正向Agent使用倾斜，而不仅仅是聊天。工具使用、结构化输出和长上下文推理从一开始就被设计在内。随着Agent成为AI传递价值的核心，支持Agent的开源模型将驱动更多自主工作流。
  3. 更容易的部署：通过新的推理格式和压缩技术，运行这些模型的门槛正在降低。硬件供应商也站出来，在发布时直接支持开源权重模型，将它们视为一等部署目标。

趋势五：多模态进阶：物理AI与世界模型

大多数早期的聊天机器人都是文本输入、文本输出。即使它们有所改进，它们仍然以文本为中心。图像、音频和视频通常由单独的系统处理。早期的图像生成器可以产生引人注目的视觉效果，但结果往往不一致且难以控制。

这种情况通过两种方式改变：聊天机器人变成了原生多模态，以及生成模型得到了极大的改进。

原生多模态聊天机器人

随着领先模型成为原生多模态，纯文本模型的时代结束了。Gemini 3和ChatGPT-5可以在单个系统中处理文本和图像，它们的产品也支持更丰富的媒体交互。在开源方面，Qwen2.5-VL展示了类似的视觉-语言能力，跨模态具有强大的视觉理解力。

这种统一的方法实现了更自然的交互和新的用例。例如，你可以上传一张图表，询问有关特定元素的问题，并获得引用视觉细节的答案，所有这些都在一次对话中完成。

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图像和视频生成

图像和视频生成也得到了改进，从演示级变成了真正的工具。OpenAI的Sora 2展示了令人行业不得不认真对待的视频生成水平。Google的Veo 3.1（2025年10月发布，2026年1月更新）推动了具有更丰富音频和更强编辑控制（如对象插入）的视频生成。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）在2025年11月推出，改善了图像生成和编辑，特别是在文本渲染和控制方面。

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2026年看什么？

两个趋势可能会定义多模态进展的下一阶段：物理AI和世界模型。

物理AI (Physical AI)

像机器人这样的物理AI正从研究阶段走向实际部署。CES 2026上有许多公司展示了人形机器人。波士顿动力公司（Boston Dynamics）展示了其电动Atlas，并宣布与Google DeepMind合作整合Gemini Robotics模型。特斯拉也表示计划加速Optimus的生产，目标是随着时间的推移实现极高产量。

图片 21 特斯拉展示Optimus Gen-2

这些系统结合了视觉-语言理解、强化学习和规划。正如黄仁勋在CES 2026前后所说：“机器人领域的ChatGPT时刻已经到来”，这指的是能够理解现实世界并规划行动的物理AI模型。

世界模型 (World Models)

上面描述的视频生成系统正在学习一些比如何产生逼真像素更深层的东西。它们正在构建关于物理世界如何运作的基本模型（世界模型），这些系统可以模拟物理现象、预测结果，并对现实世界进行推理。

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2025年11月，Yann LeCun离开Meta创办了AMI Labs，筹集了5亿欧元，致力于构建理解物理现象而不仅仅是预测文本的AI系统。Google DeepMind发布了Genie 3，这是第一个实时交互式世界模型，生成持久的3D环境。NVIDIA的Cosmos Predict 2.5在2亿个精选视频剪辑上进行训练，统一了文本到世界、图像到世界和视频到世界的生成，用于在模拟环境中训练机器人和自动驾驶车辆。

训练更好的世界模型可能会在整个2026年继续进行。如果模型能够可靠地模拟环境，它们将成为训练机器人、自动驾驶汽车以及其他必须在物理世界中运行的系统的基础。视频生成、机器人技术和模拟仿真正在开始向同一个方向融合。2026年将证明这种融合是加速还是停滞。

2026年不会由单一的突破所定义。它将由现在共存并相互加强的各种能力来塑造。这些能力已经开始结合，以支持新的工作流，从自主的代码重构，到机器人在模拟环境中学习任务。这将是值得关注的有趣的一年。