2025年，大模型（LLM）领域已从单纯的“参数军备竞赛”转向计算范式与工程逻辑的深度变革。以下是当前大模型发展的四个核心新范式：
- 从“预训练”转向“推理时计算”（Inference-Time Compute）
以 OpenAI o1 系列为代表，2025 年的行业共识是：模型的智能不再仅取决于参数量，而取决于思考时间。
- 范式转移： 传统的“快思考”（直接输出下一词）正在被“慢思考”（思维链 CoT、系统 2 思维）取代。
- 核心技术： 通过强化学习（RL）让模型在输出前进行自我博弈、搜索和修正。这意味着模型可以在推理阶段通过消耗更多算力，来换取逻辑推理能力的指数级提升。
- 从“通用大脑”转向“长文库原生”（Long-Context Native）
上下文窗口的限制已在 2025 年被彻底打破，百万级甚至千万级 Token 的处理成为标配。
- 范式转移： 模型不再仅仅是一个聊天机器人，而是一个实时操作系统的内存。
- 应用变革： 用户可以直接将整个代码库、数年的财务报表或整部电影存入上下文。这种“全量数据喂入”的模式，极大削弱了传统 RAG（检索增强生成）在处理复杂逻辑时的碎片化问题。
- 从“黑盒生成”转向“结构化智能体”（Agentic Workflow）
大模型正从“单体模型”演变为“工作流代理”。
- 范式转移： 不再追求让一个模型独立完成任务，而是通过Agent 编排。模型开始具备自主规划、工具调用、错误自愈以及与物理环境（通过多模态视觉）交互的能力。
- 工程化： 开发者更倾向于构建多个专用小模型（SLM）协同工作的群落，而非依赖一个昂贵的万亿参数大模型。
- 数据枯竭下的“合成数据”与“世界模型”
随着互联网优质文本耗尽，2025 年的训练范式转向了对现实物理世界的理解。
- 范式转移： 视频生成模型（如 Sora、Luma）与语言模型合流。大模型不再只是学习文字的概率分布，而是通过视频数据学习物理定律（重力、因果、碰撞）。
- 合成数据： 利用现有的顶级模型（如 GPT-4o 或 Claude 3.5）生成高质量、可验证的逻辑指令数据，实现模型的“自我进化”。
总结
2025 年的大模型新范式可以概括为：规模不再是唯一真理，逻辑推理的可伸缩性（Scaling Law for Reasoning）、物理世界的感官融合以及智能体的自主闭环，构成了新一代 AI 的底层基座。
