2025

本文翻译自 Andrej Karpathy 发布在 X 上的对于 2025 年 LLM 的年度回顾：2025 LLM Year in Review. 2025 年是 LLM（大型语言模型）取得长足进步且充满大事的一年。以下是一份我个人认为值得注意且略显意外的“范式转变”清单——这些事物改变了格局，并在概念上令我印象深刻。 1. 基于可验证奖励的强化学习 (RLVR) 在 2025 年初，各大实验室的 LLM 生产技术栈看起来大概是这样的： 预训练 (Pretraining, 约 2020 年的 GPT-2/3) 监督微调 (Supervised Finetuning, 约 2022 年的 InstructGPT) 基于人类反馈的强化学习 (RLHF, 约 2022 年) 在很长一段时间里，这是训练生产级 LLM 的稳定且行之有效的配方。在 2025 年，基于可验证奖励的强化学习 (RLVR) 崛起，成为了这一组合中事实上的新增主要阶段。通过在多个环境（例如数学/代码谜题）中针对可自动验证的奖励来训练 LLM，LLM 自发地发展出了在人类看来像是“推理”的策略——它们学会了将解决问题的过程分解为中间计算步骤，并学会了多种反复推敲以弄清问题的解题策略（参见 DeepSeek R1 论文中的例子）。这些策略在以前的范式中很难实现，因为对于 LLM 来说，最佳的推理轨迹和纠错方式是什么并不明确——它必须通过针对奖励的优化，自己找到行之有效的方法。 与 SFT 和 RLHF 阶段（这两个阶段相对较薄/较短，计算上只是微小的微调）不同，RLVR 涉及针对客观（不可被操纵）奖励函数的训练，这允许进行更长时间的优化。事实证明，运行 RLVR 提供了极高的能力/成本比，它吞噬了原本用于预训练的计算资源。因此，2025 年的大部分能力进步都是由 LLM 实验室消化这一新阶段的“剩余红利”所定义的，总体而言，我们看到了体量相似的 LLM，但 RL 运行时间要长得多。此外，这一新阶段独有的是，我们获得了一个全新的旋钮（以及相关的缩放定律），可以通过生成更长的推理轨迹和增加“思考时间”来控制作为测试时计算量函数的能力。OpenAI o1（2024 年末）是 RLVR 模型的首次演示，但 o3 的发布（2025 年初）是一个明显的拐点，你能直观地感受到这种差异。...

这份报告基于 OpenRouter 平台超过 100 万亿 token 的数据，深入分析了截至 2025 年底的大型语言模型（LLM）使用现状。报告揭示了 AI 领域正从简单的文本生成向复杂的多步推理转变，开源模型正在重塑市场格局，且用户的使用习惯呈现出明显的全球化和多样化趋势。 主要观点 从模式匹配到多步推理的范式转变 随着 2024 年 12 月 5 日 OpenAI 发布 o1 模型，AI 领域迎来了转折点。行业重心从单次前向传递的模式生成，转移到了包含内部多步思考和规划的“推理”模型。这种转变加速了代理式（Agentic）工作流的部署。 开源模型与专有模型的双重生态 虽然专有模型（如 Anthropic 和 OpenAI 的产品）在高端任务中仍占主导，但开源模型（OSS）已占据约 30% 的市场份额。特别是来自中国的模型（如 DeepSeek 和 Qwen ）增长迅速，不仅在成本上具有优势，在性能上也日益强劲，促使市场形成了多元化的竞争格局。 编程与角色扮演主导应用场景 与普遍认为 AI 主要用于生产力工具的印象不同，数据表明“创造性角色扮演”和“编程辅助”是两大核心用例。开源模型在角色扮演领域尤为流行，而编程任务则推动了长上下文和复杂推理的需求。 “灰姑娘水晶鞋”留存效应 用户留存率分析揭示了一种被称为“灰姑娘水晶鞋”的现象：当一个新模型首次完美解决某类用户的特定痛点（即“合脚”）时，这些早期用户群体会形成极高的忠诚度和长期留存，即使后续有新模型推出也不易流失。 关键细节 数据来源与规模 数据基础：研究基于 OpenRouter 平台上的真实交互元数据，涵盖超过 100 万亿 token 的流量，时间跨度主要集中在 2024 年底至 2025 年底。 隐私保护：分析仅基于元数据（如 token 数量、模型类型、地理位置标签），不涉及具体的提示词或生成内容。 开源模型的崛起与演变 市场份额：开源模型的使用量稳步上升，其中中国开发的开源模型在 2025 年下半年增长显著，部分周次占总流量的近 30% 。 竞争格局：市场不再由单一模型垄断。DeepSeek 曾占据主导，但目前 Qwen 、 Meta LLaMA 、 Mistral AI 等多家厂商均占有重要份额。 模型尺寸：市场出现了“中间地带”。用户不再只选择极小或极大的模型， 150 亿至 700 亿参数的“中等”模型因平衡了能力与效率而受到青睐。 代理式推理（Agentic Inference）的兴起 推理模型占比：到 2025 年底，经过推理优化的模型处理了超过 50% 的 token 流量。 序列长度增加：平均 Prompt（提示词）长度增加了约 4 倍，主要由编程任务驱动。编程任务的输入通常包含大量代码上下文，远超一般对话。 复杂性提升：用户不再只是进行单轮问答，而是越来越多地使用多步工具调用和长上下文交互。 应用类别深度分析 编程（Programming）：是增长最快且最具战略意义的类别。 Anthropic 的 Claude 系列在此领域长期占据 60% 以上的份额，但正面临来自 OpenAI 和 MiniMax 等对手的激烈竞争。 角色扮演（Roleplay）：在开源模型使用中占比超过 50% 。这表明开源模型因其灵活性和较少的限制，成为互动娱乐和创意写作的首选。 其他类别：科技、翻译和一般知识问答构成了长尾需求。 地理分布与全球化 亚洲崛起：亚洲地区的支出占比从早期的 13% 激增至 31% ，成为重要的 AI 消费和创新中心。 全球格局：虽然英语占主导（ >80% ），但中文（简体）是第二大语言，占比近 5% 。北美以外的地区贡献了超过一半的使用量。 成本与使用量的关系 价格弹性弱：整体上，价格降低并未直接带来同比例的使用量激增。市场呈现两极分化： 高价高值：专有模型（如 GPT-4 ）价格高昂，但因其在关键任务上的可靠性，需求依然强劲（缺乏弹性）。 低价高量：开源模型以极低的成本承接了海量的、对价格敏感的任务（如角色扮演）。 Jevons 悖论：在某些高效模型（如 Gemini Flash ）上观察到了 Jevons 悖论，即成本降低反而导致总 token 消耗量大幅上升。 原文：AI 现状报告 一项基于 OpenRouter 的 100 万亿 Token 实证研究...

本文概述了《2025 年人工智能状况报告》的核心内容，该报告是第八次年度发布，旨在追踪人工智能领域的最新进展。报告从研究、产业、政治和安全四个维度，全面分析了过去一年中 AI 领域的重大突破、商业应用、地缘政治动态以及日益凸出的安全挑战。 过去一年，人工智能领域在技术能力、商业化和全球影响力方面都取得了飞速发展。研究层面，具备“先思考后回答”能力的推理模型成为前沿，而中国开源模型的崛起重塑了全球生态。产业层面，AI-first 公司的收入规模已达数百亿美元，算力竞赛推动了对能源和定制芯片的巨大需求，形成了复杂的资本循环。政治层面，中美之间的 AI 竞赛愈演愈烈，美国转向“美国优先”的 AI 出口战略，而中国则加速技术自给自足；同时，“主权 AI”概念兴起，吸引了大量国家级投资。安全层面，AI 带来的风险日益具体，从网络安全到生物风险，各大实验室开始部署前所未有的防护措施，但“对齐欺骗”等深层问题的发现也揭示了现有技术的脆弱性。 概要 研究进展 推理模型的竞赛与挑战: 以 OpenAI 的 o1 和 GPT-5、DeepSeek 的 R1 为代表的推理模型成为焦点，它们通过“思考”过程提升了在代码、科学等复杂领域的表现。 然而，研究表明当前的推理能力提升可能存在“虚幻”成分，模型表现对提示词、解码参数等微小变化高度敏感，且容易在无关信息的干扰下出错。 开源生态的演变: 以 DeepSeek 和阿里巴巴 Qwen 为首的中国开源模型迅速崛起，其性能和多样性吸引了全球开发者，Qwen 在 Hugging Face 上的衍生模型数量已超越 Meta 的 Llama。 OpenAI 时隔数年发布了首个开源模型 gpt-oss，以响应美国政府推动开源领导力的号召。 世界模型与科学发现: AI 从生成固定的视频片段（如 Sora 2）发展到可实时交互的“世界模型”（如 Genie 3），为训练具身智能体提供了强大平台。 AI 在科学发现中扮演了更重要的角色，例如 DeepMind 的 AlphaEvolve 发现了新的矩阵乘法算法，而 MatterGen 等模型则实现了从预测材料性质到直接生成新材料的跨越。 产业动态 商业化与收入规模: AI-first 公司的商业化进程显著加速，头部 16 家公司的年化总收入已达 185 亿美元。企业对 AI 的付费采用率从 2023 年的 5% 飙升至 2025 年的 43....

本摘要概述了 Artificial Analysis 发布的《2025 年第二季度 AI 状况报告》的重点内容，分析了人工智能行业在模型、应用和硬件方面的最新进展与趋势。 核心内容 行业进入成熟期，竞争格局重塑：2025 年第二季度，AI 行业展现出显著的成熟迹象。在语言模型领域，xAI 的 Grok 4 首次超越 OpenAI，成为智能水平最高的模型，标志着前沿领域的竞争愈发激烈。同时，中国 AI 实验室在开源语言模型和视频生成技术方面表现出强大的领导力。 AI 代理 (Agents) 应用爆发：AI 代理技术正从实验阶段迅速走向实际生产应用，尤其是在编程领域。本季度涌现出大量编码代理产品，它们通过自主执行复杂任务，显著提升了开发效率，成为推动 AI 应用落地的关键力量。 多模态技术持续突破：虽然文本生成图像的进展放缓，但视频生成技术取得了突破性进展，无论在视频质量还是在音视频同步生成方面（如 Google Veo 3）都达到了新的高度。语音合成技术也朝着更真实、更低成本的方向发展。 算力需求与硬件迭代加速：随着模型日益复杂及代理应用的普及，对计算资源的需求急剧增加。NVIDIA 推出的新一代加速器 B200 在性能上远超前代产品，行业关注点也从单个芯片的性能转向整个系统的综合表现，以应对更大规模的训练和推理挑战。 关键细节 语言模型 (Language Models) 智能水平排名：根据 Artificial Analysis 智能指数，xAI 的 Grok 4 以 73 分的成绩位居榜首，超越了 OpenAI 的 o3-pro (71 分) 和 Google 的 Gemini 2.5 Pro (70 分)。 开源模型崛起：以 DeepSeek R1 为代表的开源模型在性能上已接近顶级专有模型，其中，来自中国的 DeepSeek、MiniMax 和 Alibaba 等实验室在开源领域处于领先地位。 成本与效率：模型推理成本大幅下降，前沿水平（智能指数 ≥ 50）的推理价格在第二季度下降了近 75%。然而，推理（Reasoning）模型和 AI 代理等新应用会消耗高达 10 倍以上的计算资源，导致总体算力需求持续增长。 AI 代理 (AI Agents) 产品快速增长：仅在 2025 年第二季度，市场上就出现了 12 款主要的编码代理新产品，包括来自 OpenAI 和 Google 的工具。 市场采纳情况：在 AI 编码工具中，GitHub Copilot 和 Cursor 的市场需求最高，占据主导地位。 成本影响：代理工作流会增加 token 和工具的使用量，从而推高成本。例如，一次深度研究查询的费用最高可达 28 美元。 多模态模型 (Image, Video & Speech) 视频技术突破：Bytedance 的 Seedance 1....

本文由 Foundation Capital 合伙人 Ashu Garg 撰写，回顾了 2024年科技界的里程碑，并探讨了 2025 年的前景。核心内容包括： AI 成本与普及 从 2021 年 GPT-3 的每百万标记 $60 的成本，到 2024 年 Meta 的 Llama 3.2 降至 $0.06，这一成本下降速度创下历史记录。 AI 已渗透至多个行业，其市场影响力占 S&P 500 市值的约一半。 技术进步与系统架构 AI 模型的进步正在转向推理能力，例如 OpenAI 的 o3 模型通过生成详细的推理路径，在 ARC-AGI 和 FrontierMath 等基准测试中取得了显著突破。 推理能力的提升需要更高的计算成本，但效率改进将推动未来发展。 未来的竞争将集中于系统架构，而非模型规模。 商业模式与市场扩展 AI 正在从传统的软件预算转向更大的服务市场，其目标是直接完成工作，而非仅提供工具。 成果导向的定价模式正在兴起，挑战传统软件公司的收入模式。 硬件市场的变化 预训练的高吞吐量需求使 NVIDIA 占据主导地位，但推理阶段对延迟和分布式计算的需求为其他厂商创造了机会。 多家科技巨头（如苹果、微软、谷歌等）和初创公司正在开发定制芯片。 AI 原生平台与用户体验 AI 原生平台正在重新定义企业软件，如销售平台从文本记录转向多模态处理。 新的用户界面将支持更复杂的 AI 交互，如 OpenAI 的 Canvas 和 Google’s NotebookLM。 搜索与信息获取的变革 AI 原生搜索（如 ChatGPT 和 Perplexity）正在取代传统搜索引擎，提供直接的综合答案。 Meta 的社交图谱可能进一步挑战 Google 的搜索主导地位。 开源与多模型战略 Meta 的 Llama 开源模型正在成为行业标准，降低了 AI 开发的进入门槛。 企业正在采用多模型战略，避免对单一模型的依赖。 自动驾驶与社会信任 Waymo 的自动驾驶汽车在复杂场景中的表现正在增强公众对 AI 的信任。 自动驾驶的普及将带来安全、生产力和城市设计的改善。 初创公司的机遇 开源模型和推理策略的进步使小型团队能够与大公司竞争，特别是在垂直领域和“最后一公里”应用中。 人类创造力与 AI 的未来 技术限制正在减少，AI 的未来发展将更多依赖于人类的创造力和想象力。 原文 对我来说，2024年科技领域的故事可以用一个数字来概括：1000倍。...