2026 年开局就势头很猛。仅在 1 月份，Moonshot AI 就开源了 Kimi K2.5——一个 万亿参数 级模型，专为多模态智能体工作流打造。OpenAI 也为其 Codex 编程助手推出了 macOS 应用。这些都是近来的动作，但它们其实属于一些已经酝酿了数月的趋势的一部分。
本文将聚焦五个关键趋势——它们很可能会在今年塑造团队“用 AI 构建”的方式。
1. 推理（Reasoning）与 RLVR
早期的语言模型（比如 GPT-4）会直接生成答案：你提一个问题，模型就开始一个 token 接一个 token 地输出文本。这种方式在简单任务上很好用，但在更难的问题上往往会失败——因为第一次尝试就可能是错的，比如高阶数学或需要多步推理的逻辑题。
更新一代的模型——从 OpenAI 的 o1 开始——通过在回答前花时间“思考”改变了这一点。它们不再直接跳到最终回复，而是先生成中间推理步骤，然后再给出答案。这样一来，模型会投入更多时间与算力，但也因此能够解决更难的逻辑问题和多步规划任务。
在 o1 之后，很多团队把重心放在训练推理模型上。到 2026 年初，几乎所有主要 AI 实验室要么已经发布了推理模型，要么把推理能力加入到了自己的主打产品里。
什么是 RLVR
让模型训练能够在大规模场景下变得“可行”的一个关键方法，是 Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR，可验证奖励强化学习） 。尽管这一方法最早由 AI2 的 Tülu 3 提出，但 DeepSeek-R1 通过在大规模训练中应用它，把这种思路带到了主流视野。要理解 RLVR 相比以往方法改进在哪里，先看一眼标准的训练流水线会更清楚。
LLM 的训练通常分为两个主要阶段：预训练（pre-training） 和 后训练（post-training） 。在后训练阶段，会使用一种 强化学习（RL） 算法，让模型进行“练习”。模型先生成回答，然后算法更新模型的权重，使得那些更好的回答随着时间推移变得更可能被生成出来。
为了判断哪些回答更好，AI 实验室传统上会训练一个独立的奖励模型（reward model） ，把它作为人类偏好的代理。这通常需要：从人类那里收集偏好数据，用这些数据训练奖励模型，然后再用奖励模型去引导 LLM。这个方法被称为 Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF，人类反馈强化学习） 。
RLHF 会造成一个瓶颈：它依赖人类去标注数据，而在大规模场景下，这既慢又贵。而且当任务变得更复杂时，问题会更突出——因为人们很难稳定、可靠地评判一长串推理过程到底好不好。
RLVR 则移除了这个瓶颈。它同样使用强化学习，但奖励不再来自“预测人类会更喜欢什么”，而是来自对正确性的校验。在数学或编程这类领域，很多任务的答案都可以自动验证：系统可以检查代码能不能跑通，或者数学解是否匹配标准答案。若验证通过，模型就获得奖励；验证不通过，就得不到。整个过程不需要单独的奖励模型。
RLVR 之所以能支持可规模化训练，是因为“正确性校验”可以快速、自动地运行。模型可以在数百万道题上反复练习，并获得即时反馈。DeepSeek-R1 证明了这种方法能够达到前沿级的推理水平，从而把主要瓶颈从“人类标注”转移到了“可用算力”。
2026 年该关注什么？
如今，大多数主要 AI 实验室在训练中都使用推理能力，且很多也采用 RLVR。结果就是：仅仅“会推理”本身不再是差异化优势，焦点已经转向了效率。
AI 团队正在推进 自适应推理（adaptive reasoning） ：让模型根据提示有多难来调整投入的“思考力度”。模型不再会在一句简单问候上消耗大量 token，而是把深度思考留给真正需要它的问题。Gemini 3 是一个具体例子：它支持 thinking_level 控制，并默认使用动态思考，因此能够在不同提示之间动态变化推理强度。这种对效率的关注，会让推理模型在真实世界场景中更可用——因为现实里速度和成本往往同样关键。
2. 智能体（Agents）与工具使用（Tool Use）
早期的语言模型很擅长生成文本，但它们无法采取行动。如果你让模型去订机票，它可以描述步骤，却不能真正使用订票系统。并且由于它无法核验现实世界的信息，它经常只能“猜”。比如你问“这家餐厅现在开门吗？”，它可能会基于过时信息作答，而不是去检查实时营业时间。
这些限制推动了 AI 智能体的兴起。智能体把 LLM 与工具结合起来，并在一个循环中运行，从而让它能够规划并行动。智能体不是直接生成最终答案，而是接收一个目标，把目标拆成步骤，调用工具，再根据工具返回的结果决定下一步该做什么。
大多数智能体的结构都很相似：语言模型负责理解请求并选择下一步要做什么；工具把模型连接到外部系统，比如搜索、日历、文件或各类 API；然后由一个循环来执行动作、检查结果，并在失败时重试或调整路线。
为什么智能体最近开始真正“能用”
智能体已经不再只是实验品，而是正在真实产品中落地。OpenAI 的 ChatGPT 智能体可以浏览网页，并代表你完成任务；Anthropic 的 Claude 可以使用工具、编写并运行代码，并完成多步骤问题的推演。
有三个发展促成了这一点。第一，推理能力提升了：模型更擅长规划多步骤工作、跟踪中间结果，并在不直接跳到最终答案的情况下选择下一步行动。
第二，工具连接变得更容易了。过去，每一个工具集成几乎都得定制开发。像 Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP） 这样的协议，降低了模型连接外部系统的摩擦。现在新增一个工具往往只需要几行代码。
第三，像 LangChain 和 LlamaIndex 这样的框架逐渐成熟，让团队不必从零开始就能构建智能体。它们提供了现成的组件，用于工具调用、多步流程编排以及日志记录等能力。这降低了门槛，让更多团队能够试验智能体。
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain.agents import create_agent
# Create an LLM instance
llm = ChatOllama(model="gemma3:1b")
# Create your tool list
tools = [get_weather, web_search]
# Create your agent
agent = create_agent(llm, tools)
# Call your agent using agent.invoke
agent.invoke({"messages":
[{"role": "user", "content": "Events in SF"}]
})
2026 年该关注什么？
智能体擅长处理较短的工作流，但当任务链条变长时依然会吃力。经过几十步之后，它们可能会丢失上下文，犯下会不断累积的错误。它们也受限于默认权限：很多智能体运行在沙盒环境里，除非你把它们接入，否则它们看不到你的邮件、文件或本地应用。
2026 年一个很可能的趋势，是出现能够同时解决这两个问题的 持久化智能体（persistent agents） 。它们是“常驻在线”的助手，被设计用来在更长时间跨度内处理更长的工作流。很多将会在本地运行，这样更容易连接你的文件、应用和系统设置，同时把数据控制权留在你自己手里。OpenClaw 是这种转向“运行在你自己硬件上的个人智能体”的一个早期例子。
更多的访问权限也意味着更高的风险。当智能体能够读取个人数据并执行操作时，出错的代价就更大。因此，2026 年的一个主要关注点将是可靠性与安全性。可靠性意味着在长任务中能够保持不跑偏、从错误中恢复，并以可预测的方式行为；安全性意味着保护数据、抵御提示注入（prompt injection），并避免在没有明确批准的情况下执行不可逆的操作。
3. 编程（Coding）
AI 最早是通过简单的自动补全来帮助软件工程师的。但这种能力很有限：模型只能看到你光标附近的一小块区域，可能就是前后几行代码。它并不了解整个代码库、项目结构，也不知道你想构建的到底是什么。
当 AI 实验室把“智能体”的思路应用到编程上时，这一切就改变了。它们不再只依赖通用模型，而是通过在代码仓库、文档以及各类编程模式上进行大量微调，训练出更专门化的 LLM。与此同时，它们也用面向编程场景的专用工具替换了通用工具，例如 read_file、search_codebase、edit_file、run_terminal_command、execute_tests 等。
其结果是：模型能够理解软件工程实践中的内容，比如项目结构、依赖关系与调试流程，并且知道如何使用这些工具来完成任务。当你交给它一个复杂任务时，它会决定该调用哪些工具，以及按什么顺序调用，从而把事情做完。
强大的闭源编程智能体——比如 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex——正在推动这种转变。它们可以读取整个代码仓库，并理解复杂的项目结构。与此同时，开源模型也在缩小差距。Qwen3-Coder-Next 是一款在 2026 年初发布的 800 亿参数模型，它在消费级硬件上本地运行的同时，性能已经接近顶级闭源模型。
编程智能体是 AI 已经改变日常工作的最显眼领域之一。工程师可以直接要求做“仓库级”的修复与改进，并更快拿到可用的补丁。这些工具也降低了入门门槛：编码经验较少的人，也能借助基于这些智能体之上的服务（例如 Replit 和 Lovable）搭出可运行的应用。
2026 年该关注什么？
编程智能体的基线已经不只是“写代码”，而是大规模地管理软件。最可能出现显著进展的方向有三个：
- 更深的仓库级理解。 现在的智能体在大型代码库里有时会搞丢“文件之间的关联”。如果能更好地跟踪依赖关系、架构以及跨文件上下文，智能体就能更可靠地处理更大、更复杂的项目。
- 具备安全意识的编码。 随着智能体编写越来越多生产代码，在上线前发现漏洞会变得至关重要。可以预期智能体会把安全扫描和自动化测试生成直接内置到工作流里，而不是把它们当作独立步骤。
- 更快的交付完成。 目前的智能体在复杂任务上可能很慢，有时需要几分钟来规划并执行一次跨多个文件的修改。AI 实验室正在积极缩短从“提出请求”到“产出可用代码”的时间，让智能体更适合实时开发场景。
4. 开放权重模型（Open-Weight Models）
在 LLM 时代的最初几年，最强的模型大多是闭源的：如果你想要顶尖性能，就得用 OpenAI、Anthropic 或 Google 等实验室的 API。你无法拿到权重，不能本地运行，也不能微调。开源权重模型虽然存在，但整体落后。
但这个差距并没有持续太久。它比大多数人预期的更快缩小，并且经历了两个阶段：一个标志性的 DeepSeek 时刻，随后是快速的加速势头。
DeepSeek 时刻
在 2025 年 1 月，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1，并开源了它的权重、代码和训练方法。这一推理模型在关键基准上与闭源竞争对手打平甚至超越。它表明，前沿级推理能力并不一定需要专有 API。人们开始把类似的突破称为一个“DeepSeek moment（DeepSeek 时刻） ”。
R1 之所以格外引人注目，一个关键原因在于它的训练方法。在此之前，很多聊天机器人在后训练阶段都高度依赖 RLHF——这是早期 ChatGPT 带火的路线。而 DeepSeek 则更侧重使用 RLVR：在数学、编程这类“可验证任务”上，它更容易规模化。这也使得在更少人类标注的前提下，训练出推理能力变得更容易。
快速加速（Rapid Momentum）
此后，更多实验室开始发布完整权重和训练细节。阿里巴巴的 Qwen 系列成为开源开发的重要底座；Z.ai 的 GLM 把多语言与多模态能力推进到了开放生态；Moonshot 的 Kimi 系列则带来了强劲的智能体化与工具调用能力。随着这股势头，越来越多团队加入，开放权重生态也变得更加强大。
在 2025 年 8 月，OpenAI 发布了 gpt-oss，这是它自 GPT-2 以来首次推出的开放权重模型。此次发布包含 120B 和 20B 两个参数规模的模型，并采用 Apache 2.0 许可证。与此同时，Mistral、Meta 以及 Allen Institute（艾伦研究所） 也推出了具备竞争力的发布版本。
随着更详尽的技术报告和可复现的“配方”（recipes）一起发布，相关技术得以快速扩散。团队们复现结果、在此基础上改进，并推出各种变体。如今，在许多标准基准测试上，开放权重模型的表现已经接近顶级闭源模型。
2026 年该关注什么
到了 2026 年，开放权重的发布本身已经不再令人惊讶。下一波进展将更少聚焦“堆规模”，而更多聚焦效率、实用化部署与智能体能力。
- 架构效率（Architectural Efficiency）。 模型架构正在变得更高效，常见做法是采用稀疏 MoE 设计叠加长上下文，让每个 token 实际只激活模型的一小部分。Qwen3-Coder-Next 就是一个例子：它采用了超稀疏配置，并提供 256k 的原生上下文窗口。
- 智能体就绪（Agent Readiness）。 开放权重模型正在被训练成面向“智能体使用”，而不只是聊天。工具调用、结构化输出以及长上下文推理能力从一开始就被纳入设计。随着智能体逐渐成为 AI 交付价值的核心形态，具备智能体就绪能力的开放权重模型将为更多自主化工作流提供动力。
- 更容易部署（Easier deployment）。 通过新的推理格式与压缩技术，运行这些模型的门槛正在降低。硬件厂商也在加码：在模型发布时就提供对开放权重模型的直接支持，把它们当作“一等公民”的部署目标。
5. 多模态模型（Multi-Modal Models）
早期的大多数聊天机器人都是“文本输入、文本输出”。即便能力不断提升，它们仍以文本为中心。图像、音频和视频往往由独立系统来处理。早期的图像生成模型虽然能产出惊艳的视觉效果，但结果不稳定、也很难精确控制。
这种局面通过两条路径发生了改变：一是聊天机器人开始具备原生多模态能力；二是生成模型的能力实现了显著跃迁。
原生多模态聊天机器人（Natively Multi-Modal Chatbots）
随着主流模型变成原生多模态，纯文本模型的时代宣告结束。Gemini 3 和 ChatGPT-5 能在同一个系统里同时处理文本与图像，它们的产品形态也支持更丰富的媒体交互。在开放权重阵营，Qwen2.5-VL 也展现了类似的视觉-语言能力，并在跨模态的视觉理解上表现强劲。
这种统一式的多模态方案带来了更自然的交互方式与新的用例。比如，你可以上传一张图表，对其中的特定元素提问，然后在同一次对话中得到能引用视觉细节的回答。
图像与视频生成（Image and Video Generation）
图像与视频生成也显著进步了，开始从“演示”走向真正可用的工具。OpenAI 的 Sora 2 把视频生成推到了一个迫使整个行业不得不认真对待的水平。Google 的 Veo 3.1 于 2025 年 10 月发布、并在 2026 年 1 月更新，推动了视频生成能力的提升——带来更丰富的音频，以及更强的编辑控制（比如对象插入）。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） 于 2025 年 11 月上线，进一步改进了图像生成与编辑，尤其是在文字渲染与可控性方面。
2026 年该关注什么？
两股趋势很可能会定义多模态进展的下一阶段：物理 AI（physical AI） 与 世界模型（world models） 。
物理 AI（Physical AI）
以机器人为代表的物理 AI 正在从研究走向真实部署。CES 2026 上，多家公司集中展示了一波人形机器人的演示。Boston Dynamics 发布了其电动版 Atlas，并宣布与 Google DeepMind 达成合作，将 Gemini Robotics 模型集成进来。Tesla 也表示计划提升 Optimus 的产能，并长期瞄准非常高的生产规模。
这些系统把视觉-语言理解、强化学习和规划结合在一起。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。”他指的是这样一类物理 AI 模型——它们能够理解真实世界，并据此规划行动。
世界模型（World Models）
上面提到的视频生成系统，学习到的并不只是如何产出逼真的像素。它们正在构建更深层的能力：形成关于物理世界如何运作的基础模型——能够模拟物理过程、预测结果，并对真实世界进行推理。
在 2025 年 11 月，Yann LeCun 离开 Meta，创办 AMI Labs，并筹集了 5 亿欧元，目标是构建能够理解物理规律、而不仅仅是预测文本的 AI 系统。Google DeepMind 发布了 Genie 3——首个真正意义上的实时交互式世界模型，能够生成持久化的 3D 环境。而 NVIDIA 的 Cosmos Predict 2.5 则基于 2 亿段精选视频片段训练，将 text-to-world、image-to-world、video-to-world 生成统一到一个系统中，用于在模拟环境里训练机器人和自动驾驶车辆。
更好的世界模型训练很可能会在 2026 年持续推进。只要模型能够可靠地模拟环境，它们就会成为训练机器人、自动驾驶车辆以及其他必须在物理世界中运行的系统的基础。视频生成、机器人与仿真正在开始朝同一个方向汇聚。2026 年将验证这种汇聚是会加速，还是会停滞。
展望（Looking Forward）
2026 年不会由某一个单点突破来定义，而会由一组如今已能同时存在、并彼此强化的能力共同塑造。这些能力已经开始结合，催生新的工作流——从自主化的代码重构，到机器人在模拟环境中学习任务。将会是一个值得关注的一年。
