在ICLR 2026会议前夕，AI架构的未来走向再度引发关注。尽管Transformer模型长期主导人工智能发展，但其在大规模训练与部署中暴露出算力需求激增与高能耗问题，限制了可持续发展。在此背景下，Mamba架构作为新兴序列建模方案，凭借其选择性状态空间机制，在长序列处理上展现出媲美甚至超越Transformer的效率，同时显著降低计算开销与能源消耗。研究表明，Mamba在同等任务下可减少高达40%的训练能耗，并具备更强的推理扩展能力。随着行业对智能化、低成本与高效率运行的需求日益迫切，Mamba为AI模型的下一代演进提供了可行路径。本文将围绕Mamba与Transformer的对比，探讨如何在保障性能的同时实现AI系统的高效能与低资源依赖。
最新的研究显示，Transformer和Mamba的结合产生了显著的性能提升。这种混合架构通过融合Mamba处理长序列的能力与Transformer的建模优势，极大地增强了计算效率和模型性能。一个突出的例子是Jamba模型，它通过整合Transformer架构的元素来增强Mamba的结构化状态空间模型技术，实现了256K的上下文窗口，吞吐量是Transformer的三倍。此外，Mamba-2-Hybrid等其他研究也展示了这种混合架构的强大潜力，其推理速度比单独使用Transformer快8倍。
本文探讨了当前流行的Mamba、Vision Mamba和MambaOut模型，这些模型基于状态空间模型（State Space Model, SSM）构建。SSM是一种描述动态系统的数学模型，特别适用于时间序列分析和控制系统设计。通过状态向量表示系统状态，并利用状态方程和观测方程描述系统的动态行为及观测过程。SSM能够根据输入预测下一个状态，适合作为深度学习模型的基础架构。
