【译】2026 年 AI 的五大趋势

2026 年已经强势开局。仅在 1 月份，Moonshot AI 就开源了 Kimi K2.5，一个为多模态代理工作流构建的万亿参数模型。阿里巴巴发布了 Qwen3-Coder-Next，一个为代理编码设计的高效编码模型。OpenAI 为其 Codex 编码助手推出了 macOS 应用。这些都是数月来一直在积累的趋势中的最新举措。

本文涵盖了今年可能塑造团队如何使用 AI 的五个关键趋势。

趋势 1：推理模型

早期语言模型如 GPT-4 直接生成答案。你问一个问题，模型开始逐令牌生成文本。这对简单任务有效，但在更难的问题上经常失败，如高级数学或多步逻辑。

更新的模型，从 OpenAI 的 o1 开始，通过在回答之前花时间”思考”改变了这一点。它们不是直接跳到最终响应，而是生成中间步骤，然后产生答案。模型花费更多时间和计算能力，但可以解决逻辑和多步规划中更困难的问题。

在 o1 之后，许多团队专注于训练推理模型。到 2026 年初，大多数主要 AI 实验室要么发布了推理模型，要么在其主要产品中添加了推理功能。

RLVR：可验证奖励的强化学习

使大规模模型训练可行的关键方法是可验证奖励的强化学习（RLVR）。虽然最初由 AI2 的 Tülu 3 引入，但 DeepSeek-R1 通过大规模应用该方法而引起主流关注。要理解 RLVR 如何改进以前的方法，有助于查看标准训练流程。

LLM 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）算法让模型练习。模型生成响应，算法更新其权重，使更好的响应随时间变得更可能。

为了决定哪些响应更好，AI 实验室传统上训练单独的奖励模型作为人类偏好的代理。这涉及从人类收集偏好数据，在该数据上训练奖励模型，并使用它来指导 LLM。这种方法称为人类反馈强化学习（RLHF）。

RLHF 创建瓶颈。它依赖人类标记数据，这在大规模下缓慢且昂贵。当任务复杂时它也变得更难，因为人们无法可靠地判断长推理链。

RLVR 消除这个瓶颈。它仍然使用强化学习，但奖励来自检查正确性而不是预测人类会偏好什么。在数学或编码等领域，许多任务有可以自动检查的答案。系统检查代码是否运行或数学解决方案是否与地面真实匹配。如果是，模型获得奖励。不需要单独的奖励模型。

RLVR 实现可扩展训练，因为正确性检查可以快速自动运行。模型可以在数百万问题上练习，获得即时反馈。DeepSeek-R1 表明这种方法可以达到前沿级别的推理，将主要瓶颈从人类标记转移到可用计算。

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，仅推理不再是差异化因素。重点已转向效率。

AI 团队现在正在研究自适应推理，模型根据提示有多困难调整其努力。不是在简单问候上花费许多令牌，模型为实际需要深度思考的问题保留深度思考。Gemini 3 是一个具体例子。它支持 thinking_level 控制，默认使用动态思考，因此它可以跨提示变化应用多少推理。这种对效率的关注将使推理模型在速度和成本重要的现实世界用例中实用。

趋势 2：AI 代理

早期语言模型擅长生成文本，但它们无法采取行动。如果你要求模型预订航班，它可以描述步骤但无法使用预订系统。因为它无法检查现实世界，它经常猜测。如果你问”餐厅现在营业吗？“，它可能从旧信息回答而不是检查实时营业时间。

这些限制导致 AI 代理的兴起。代理将 LLM 与工具结合并在循环中运行它，允许它计划和行动。代理不是直接生成最终答案，而是可以接受目标，将其分解为步骤，运行工具，并使用结果决定下一步做什么。

大多数代理共享相同结构。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。循环运行操作，检查结果，并在某事失败时重试或改变路线。

代理不再是实验性的。它们正在实际产品中发布。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，并解决多步问题。

三个发展使这成为可能。首先，推理改进。模型更好地规划多步工作，跟踪中间结果，并选择下一步而不是跳到最终答案。

其次，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）这样的协议减少了将模型连接到外部系统的摩擦。添加新工具现在只需几行代码。

第三，像 LangChain 和 LlamaIndex 这样的框架成熟。它们使构建代理更容易，无需从头开始。它们为工具使用、多步流程和日志记录提供现成组件。这降低了门槛，让更多团队可以实验代理。

代理擅长短工作流，但当任务运行长时它们仍然挣扎。在数十步中，它们可能失去上下文并犯下复合错误。它们也受默认访问限制。许多代理在沙盒环境中运行，无法看到你的电子邮件、文件或本地应用，除非你连接它们。

2026 年可能的趋势是解决这两个问题的持久代理。这些是始终在线的助手，设计用于在更长时间内处理更长工作流。许多将在本地运行，更容易连接你的文件、应用和系统设置，同时将数据保持在你的控制下。OpenClaw 是向在你自己硬件上运行的个人代理转变的早期例子。

更多访问也增加风险。当代理可以读取个人数据并采取行动时，错误更重要。所以 2026 年的主要焦点将是可靠性和安全性。可靠性意味着保持正轨、从错误中恢复并在长任务中可预测地行为。安全性意味着保护数据、抵抗提示注入，并避免在没有明确批准的情况下采取不可逆行动。

趋势 3：编码代理

AI 开始通过简单的自动完成帮助软件工程师。但能力有限。模型只能看到光标周围的直接区域，可能前后几行。它不理解完整的代码库、项目结构，或你试图构建什么。

当 AI 实验室将代理方法应用于编码时，这改变了。它们不是依赖通用模型，而是通过在代码仓库、文档和编程模式上广泛微调来训练专用 LLM。它们还用编码特定工具替换通用工具，如 read_file、search_codebase、edit_file、run_terminal_command 和 execute_tests。

结果是理解软件工程实践（如项目结构、依赖项和调试）的模型，知道如何使用其工具完成任务。当你给它复杂任务时，它决定调用哪些工具以及按什么顺序完成工作。

强大的专有编码代理如 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 正在推动这种转变。它们可以读取整个仓库并理解复杂的项目结构。同时，开源模型缩小了差距。Qwen3-Coder-Next 是 2026 年初发布的 80B 参数模型，在消费硬件上本地运行时性能接近顶级封闭模型。

编码代理是 AI 已经改变日常工作的最明显地方之一。工程师可以要求仓库级修复和改进，并更快地获得工作补丁。这些工具也降低了入门门槛。编码经验较少的人可以使用建立在这些代理之上的服务（如 Replit 和 Lovable）构建工作应用。

编码代理的基准不再只是编写代码。它是大规模管理软件。三个领域可能会看到最多进展。

更深入的仓库级理解

当前代理有时在大型代码库中失去跟踪文件如何相互关联。更好地跟踪依赖项、架构和跨文件上下文将使代理可靠地处理更大和更复杂的项目。

安全感知编码

随着代理编写更多生产代码，在发布前捕获漏洞变得关键。期望代理将安全扫描和自动化测试生成直接构建到其工作流中，而不是将它们视为单独步骤。

更快完成

今天的代理在复杂任务上可能很慢，有时需要几分钟来规划和执行多文件更改。AI 实验室正在积极减少从请求到工作代码的时间，使代理对更多实时开发工作实用。

趋势 4：开放权重模型

在 LLM 时代的最初几年，最有能力的模型是封闭的。如果你想要顶级性能，你使用来自 OpenAI、Anthropic 或 Google 等实验室的 API。你无法访问权重、本地运行模型，或微调它们。开放权重模型存在，但它们落后。

这个差距没有持续很久。它比大多数人预期更快地缩小，分为两个阶段：定义性的 DeepSeek 时刻，随后是快速动量。

2025 年 1 月，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1 并开源了其权重、代码和训练方法。推理模型在关键基准测试上匹配或超过封闭竞争对手。它表明前沿推理不需要专有 API。人们开始称类似突破为”DeepSeek 时刻”。

R1 脱颖而出的关键原因是其训练方法。在此之前，许多聊天机器人在后训练期间严重依赖 RLHF，这是早期 ChatGPT 推广的方法。DeepSeek 严重依赖 RLVR，这在可验证任务如数学和编码上扩展更好。这使得用更少人类标记训练推理能力更容易。

之后，更多实验室发布了完整权重和训练细节。阿里巴巴的 Qwen 家族成为开放开发的主要基础。Z.ai 的 GLM 将多语言和多模态能力推入开放生态系统。Moonshot 的 Kimi 家族发布了强大的代理和工具使用功能。随着这种动量，更多团队进入，开放权重生态系统变得更强。

2025 年 8 月，OpenAI 发布了 gpt-oss，这是自 GPT-2 以来的首个开放权重模型。发布包括 120B 和 20B 参数模型，采用 Apache 2.0 许可证。Mistral、Meta 和 Allen 研究所也发布了有竞争力的发布。

随着详细技术报告和有效配方，技术快速传播。团队复制结果，改进它们，并发送变体。今天，开放权重模型在许多标准基准测试上接近顶级封闭模型。

在 2026 年，开放权重发布不再令人惊讶。下一波进展将更少关注规模，更多关注效率、实际部署和代理能力。

架构效率

架构变得更高效，通常使用稀疏 MoE 设计加上长上下文，因此每个令牌只有模型的一小部分是活动的。Qwen3-Coder-Next 是一个例子，具有超稀疏设置和 256k 原生上下文窗口。

代理就绪

开放权重模型正在为代理使用而训练，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设计在内。随着代理成为 AI 提供价值的核心，代理就绪的开放权重模型将为更多自主工作流提供动力。

更容易部署

通过新推理格式和压缩技术，运行这些模型的更低门槛正在出现。硬件供应商也在加强，在发布时直接支持开放权重模型，将它们视为一流部署目标。

趋势 5：多模态 AI

最初几年的大多数聊天机器人是文本输入、文本输出。即使它们改进，它们仍然以文本为中心。图像、音频和视频通常由单独系统处理。早期图像生成器可以产生引人注目的视觉效果，但结果不一致且难以控制。

这在两个方面改变：聊天机器人变得原生多模态，生成模型显著改进。

随着领先模型在单个系统中处理文本和图像，纯文本模型时代结束，它们的产品也支持更丰富的媒体交互。在开放权重方面，Qwen2.5-VL 在模态之间显示类似的视觉语言能力，具有强大的跨模态视觉理解。

这种统一方法实现更自然的交互和新用例。例如，你可以上传图表，询问关于特定元素的问题，并获得引用视觉细节的答案，所有都在一次对话中。

图像和视频生成也改进，从演示转向真实工具。OpenAI 的 Sora 2 显示视频生成达到迫使行业认真对待的水平。Google 的 Veo 3.1 在 2025 年 10 月发布并在 2026 年 1 月更新，推动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，改进图像生成和编辑，特别是文本渲染和控制。

两个趋势可能定义多模态进展的下一阶段：物理 AI 和世界模型。

物理 AI

像机器人这样的物理 AI 正从研究转向实际部署。CES 2026 展示了许多公司的人形机器人演示浪潮。Boston Dynamics unveiled 其电动 Atlas 并宣布与 Google DeepMind 合作集成 Gemini Robotics 模型。Tesla 也表示计划扩大 Optimus，目标随时间达到非常高产量。

这些系统结合视觉语言理解、强化学习和规划。正如 Jensen Huang 在 CES 2026 左右所说，“机器人的 ChatGPT 时刻到了这里”，指向可以理解现实世界并规划行动的物理 AI 模型。

世界模型

上面描述的视频生成系统正在学习比如何产生逼真像素更深层的东西。它们正在构建物理世界如何运作的基本模型，可以模拟物理、预测结果，并推理现实世界的系统。

2025 年 11 月，Yann LeCun 离开 Meta 推出 AMI Labs，筹集 5 亿欧元构建理解物理而不仅仅是预测文本的 AI 系统。Google DeepMind 发布 Genie 3，首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 亿精选视频剪辑上训练，统一文本到世界、图像到世界和视频到世界生成，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 2026 年继续。如果模型可以可靠地模拟环境，它们成为训练机器人、自动驾驶车辆和其他必须在物理世界运行的系统的基础。视频生成、机器人和模拟开始融合到一个方向。2026 年将显示这种融合是加速还是停滞。

结论

2026 年将不会由单一突破定义。它将由现在一起存在并相互强化的能力塑造。这些能力已经结合实现新工作流，从自主代码重构到机器人通过模拟环境学习任务。这将是值得观看的有趣一年。

本文为学习目的的个人翻译，译文仅供参考。

原文链接：What’s Next in AI: Five Trends to Watch in 2026。

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