如果说 2024 年的关键词是「参数规模」，2025 年的关键词是「Agent」，那么 2026 年上半年的关键词，大概可以被概括为「效率」。当预训练带来的边际收益逐渐递减，整个行业的注意力正在从「把模型做大」转向「把模型用对」。
推理成本持续下探
过去一年里，主流模型的单位推理价格下降了接近一个数量级。这背后既有架构层面的优化（MoE 的成熟、KV Cache 的改进），也有工程层面的持续投入——投机解码、动态批处理、量化蒸馏几乎成了各家推理框架的标配。
当一个能力便宜到一定的程度，它就不再是卖点，而是基础设施。
小模型开始挑大梁
一个明显的趋势是：在大量垂直场景中，3B~8B 级别的模型配合良好的检索和工具调用，已经能交出不错的答卷。端侧模型的可用性比想象中来得更快，手机和笔记本上的本地推理不再是 demo，而是真实出货的功能。
留给应用层的机会
模型能力的「平权」意味着差异化重新回到产品和场景理解上。接下来真正值钱的，可能是对某个行业流程足够深的理解——知道在哪个环节、以什么成本、容忍多大误差去插入一个模型，比调出一个漂亮的 Prompt 重要得多。
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