当大语言模型的参数规模不再是行业热议的核心，我们才真正触碰到了这一技术的进化拐点。2025年的LLM领域，正从“堆参数”的粗犷扩张，转向训练逻辑、智能认知与应用架构的深层重构，这一系列变化，正在重新定义AI技术的价值边界。
RLVR：让模型自己“学会思考”
曾长期统治行业的预训练+SFT+RLHF流水线，在2025年迎来了新的核心环节——基于可验证奖励的强化学习（RLVR）。与依赖人类反馈的RLHF不同，RLVR用客观可自动验证的奖励信号，让模型在数学、编程等场景中自发摸索推理策略。OpenAI o3版本的惊艳表现，证明了这种模式的潜力：模型能主动拆解问题、试探解题路径，单位算力的能力提升效率远超传统方案，甚至让原本用于预训练的算力资源大量向这一阶段倾斜。
重新理解AI：我们在“召唤幽灵”而非“培育动物”
当我们习惯用生物智能的逻辑去期待AI时，Andrej Karpathy的“幽灵”隐喻给行业泼了一盆清醒的冷水。LLM的底层优化目标、训练逻辑与人类智能截然不同，它的能力呈现出鲜明的“锯齿状”——在RLVR覆盖的可验证任务上可能远超人类，却在需要常识判断、抗攻击能力等方面脆弱得像个小学生。这种认知重构，也让行业对基准测试的迷信彻底打破：刷高榜单分数的模型，实际应用中可能漏洞百出。
垂直应用层：从“通用工具”到“场景专家”
以Cursor的爆发为标志，LLM的应用形态正在发生本质变化。这类垂直应用不再是简单调用大模型API，而是将多次LLM调用编排成复杂工作流，通过上下文工程、自主性滑块等设计，为特定行业打造“专属智能助手”。阿里达摩院的Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507，正是这一趋势的技术支撑：混合专家架构实现了“大模型能力、小模型成本”，256K超长上下文能轻松处理百万级token的法律合同、医学文献，在编程、金融等垂直场景的性能超越了不少通用大模型。
本地化智能体：AI从云端走向本地设备
Claude Code的出现，让行业看到了本地化AI智能体的潜力。与OpenAI早期聚焦云端智能体的思路不同，Claude Code直接运行在用户本地计算机上，能直接调用本地环境、数据与工具，解决复杂的多步骤任务。这种模式不仅能更好地保护数据隐私，还能实现更流畅的人机协作，为AI的落地提供了新的可能。
开源生态：商业落地的核心驱动力
2025年的大模型产业，正从技术驱动转向价值创造，开源生态成为了关键推力。中国信通院的数据显示，上半年政府服务、金融领域的开源模型应用案例同比增长340%，企业级应用渗透率已达63.8%。Qwen3系列的爆发，正是开源模型适配商业场景的典型：稀疏激活、动态计算等技术，让大模型能以更低成本部署在企业本地，在知识管理、金融分析、医疗文本处理等场景实现了数倍的效率提升，ROI最高达317%。
大模型2.0时代的核心命题：效率与适配
当参数竞赛的红利耗尽，2025年的LLM行业终于回归技术的本质——用更低的成本解决更具体的问题。无论是RLVR带来的训练效率革命，还是混合专家架构实现的部署成本降低，亦或是垂直应用层的场景适配，都指向同一个核心：大模型正在从“通用工具”向“场景专家”演进。这一转变，不仅让AI技术的商业价值真正落地，也为行业的可持续发展找到了清晰的路径。