文章核心观点 - 2025年大语言模型领域的发展重点从单纯的参数规模扩展转向了推理能力的强化，以DeepSeek R1为代表的开放权重模型及其采用的RLVR和GRPO算法成为年度技术风向标，同时行业在架构、评估和工具使用等方面也取得了显著进展[1][3][4] 推理模型与算法进展 - 2025年是“推理之年”，DeepSeek R1的发布证明了通过强化学习（特别是RLVR和GRPO算法）可以开发出具有类似推理行为的模型，这改变了行业对模型改进方式的认知[5][6] - DeepSeek R1作为开放权重模型，其性能媲美当时最好的专有模型，并且其成本远低于预期，训练DeepSeek V3模型的成本估计约为557.6万美元，而在其基础上训练R1模型的额外成本仅需29.4万美元[9][10][12] - RLVR中的“可验证奖励”允许使用确定性方法为数学和代码等领域分配正确性标签，从而能够在大规模数据上对LLM进行高效的后训练[13][15][16] - 继DeepSeek R1之后，几乎所有主要的开放权重或专有LLM开发商都发布了其模型的推理（“思考”）变体，标志着RLVR和GRPO成为年度主导技术[19] 大语言模型开发重点演变 - 近年来LLM开发的重点呈现累积性演进：2022年是RLHF+PPO，2023年是LoRA等参数高效微调，2024年是中期训练，而2025年的焦点是RLVR+GRPO[20][21][22] - 预计未来发展方向包括：将RLVR扩展到数学和代码以外的领域、更多地关注推理时扩展（让模型在生成答案时花费更多资源以提升准确性）、以及持续学习（在不重新训练的情况下更新模型知识）[25][27][28][31] 大语言模型架构趋势 - 最先进的模型仍基于解码器风格的Transformer，但开放权重LLM普遍收敛于使用混合专家层以及分组查询注意力、滑动窗口注意力或多头潜在注意力等高效注意力机制[42][43] - 同时，行业也出现了更激进的效率调整架构，如Qwen3-Next和Kimi Linear中的Gated DeltaNets，以及NVIDIA Nemotron 3中的Mamba-2层，旨在实现随序列长度的线性扩展[43] - 预测未来几年基于Transformer的架构仍将主导高性能建模，但出于成本和效率考虑，Gated DeltaNet和Mamba层等高效工程调整将越来越普遍，文本扩散模型等替代方案仍处于实验阶段[53] 推理扩展与工具使用 - 2025年的进步不仅来自训练数据和架构的扩展，更得益于更好的训练流程（中期和后训练）以及推理扩展，后者让LLM能按需投入更多资源解决复杂任务[54] - 工具使用是减少LLM幻觉的重大改进方向，例如让LLM调用搜索引擎或计算器API来获取准确信息，OpenAI的gpt-oss模型就是早期专注于工具使用的开放权重模型之一[54][55] - 基准测试数据显示，使用工具能显著提升模型在多项任务上的表现，例如gpt-oss-120b模型在AIME 2024基准上，使用工具后准确率从56.3%提升至75.4%[56] 行业评估困境与数据优势 - 2025年的年度词汇是“极限刷榜”，指过度优化公开基准测试分数，导致分数无法真实反映模型的实际能力和实用性，基准测试作为LLM性能指标的可信度下降[60][61][63] - 随着通用能力提升趋于平稳，高质量的私有数据将成为LLM在特定行业确立优势的关键，但许多公司因数据是其核心差异化资产而拒绝出售给外部LLM提供商[84][85] - LLM开发正变得越来越商品化，预计未来拥有预算的大型机构将更倾向于开发利用其私有数据的内部LLM，而非完全依赖外部通用模型[88][89] AI辅助工作与影响 - LLM被视为赋予专业人士“超能力”的工具，能大幅提高个人效率，例如自动化编写命令行参数等平凡编码任务，或帮助发现代码错误和改进想法[65][66][68] - 然而，完全由LLM生成的代码库无法取代专家精心设计和构建的系统，深入的专业知识对于有效利用LLM指导和改进工作成果至关重要[71] - 在技术写作和研究领域，LLM是强大的辅助工具，可以帮助检查错误、提高清晰度，但无法替代人类作者的深度判断和专业知识，核心工作仍取决于人类[72][76] - 需警惕过度依赖LLM可能导致工作空虚感和职业倦怠，理想的方式是将AI视为加速学习和扩展工作能力的合作伙伴，而非完全外包思考的替代品[77][80][81]