《2026大模型演进报告》近日发布，报告明确指出，经过两年多的激烈竞争，AI大模型行业已正式告别“参数竞赛”时代，架构创新成为推动大模型发展的主流方向，大模型发展从“炫技”转向“实用”，聚焦效率提升、成本降低与场景适配。

报告显示，2024年以来，全球大模型参数规模增速持续放缓，千亿级、万亿级参数模型的边际效益逐渐递减，单纯追求参数规模已无法显著提升模型性能，反而导致训练成本、部署难度大幅增加。在此背景下，混合专家模型（MoE）、神经符号融合架构等新型架构快速崛起，成为行业主流。

例如，阿里通义千问4.0采用第三代MoE分布式架构，实现“总参数3970亿但单次推理仅激活170亿参数”，部署成本降低60%；百度文心一言6.0的“双脑架构”融合神经网络与符号推理，在复杂数学推理任务中准确率大幅提升。业内专家表示，架构创新不仅解决了大模型“规模越大，效率越低”的困境，还推动大模型向轻量化、高效化方向发展，为中小企业部署应用大模型创造了条件，加速了大模型的产业化落地。