云端大模型演进趋势 - 云端大模型的评价体系正从单纯的能力指标转向能否真正完成任务[1] - 2026年以来，海外头部厂商正围绕代码能力与多智能体体系展开密集布局[1][2] - 行业判断，“快交互+长推理”双能力栈将成为通用型智能体的重要演进方向[1][2] - 代码模型正沿长链复杂推理与实时交互两大方向演进，例如OpenAI的Codex-Spark追求低延迟交互，Claude 4.6通过提高上下文长度改善复杂任务成功率[2] - 多智能体框架正加速成为主流架构选择，是下一阶段智能体化落地的重要产业趋势[2] - 春节期间，国内模型厂商密集更新，呈现“性能逼近海外头部、价格快速下探”的特征，同时应用侧需求弹性开始释放[2] 端侧模型发展路径 - 端侧模型的终局是与云端形成分工协同架构，高频、轻量、强隐私任务在端侧本地处理，重推理、长生成和高算力任务上云执行[3] - 端侧模型演进的核心维度之一是发展多模态能力，这是关键竞争要点，全双工流式架构正成为主流交互范式[3] - 端侧模型演进的另一核心维度是通过算法压缩对抗硬件约束，主要手段包括模型架构优化、低比特量化和推理优化等[3] - 云端模型能力的验证为端侧模型提供了可参考的模板[2] 端侧硬件重构与升级 - 端侧模型的发展正牵引硬件重构，核心部件围绕内存与功耗等关键变量进行新一轮升级[1][4] - 从整机AI功能看，2024年行业以高频刚需场景为切入点，2025年厂商明显加速向多模态创作能力延展，竞争转向多模态体验与系统级整合深度[4] - 在存储侧，三星LPDDR6产品在支持更高性能的同时，实现了较上一代约21%的能效提升[4] - 在散热侧，三星Exynos 2600芯片引入High-k EMC材料，使热阻较Exynos 2500降低约16%，有效缓解了重载场景下的发热降频问题[4] - 展望未来，高通Snapdragon 8 Elite Gen 6等下一代旗舰SoC平台或将实现算力、存储与功耗散热的同步升级[5]