2026 年开年就不平静。1 月份，Moonshot AI 开源了 Kimi K2.5，一个万亿参数的多模态 Agent 模型。OpenAI 在 macOS 上发布了 Codex 编程助手应用。这些动作背后的趋势已经酝酿了好几个月。
这篇文章梳理五个可能定义今年 AI 团队如何构建产品的关键趋势。
推理模型与 RLVR
早期的语言模型（比如 GPT-4）是”直给型”的，你问一个问题，模型就逐 token 往外吐文本。简单任务没问题，但碰到需要多步推演的数学题或复杂逻辑，第一次回答往往就错了。
从 OpenAI 的 o1 开始，情况变了。新一代模型在回答之前会花时间”思考”，生成中间推理步骤，再输出最终答案。代价是消耗更多时间和算力，但能解决难度高得多的逻辑和多步规划问题。
o1 之后，各大实验室纷纷跟进训练推理模型。到 2026 年初，主流 AI 公司基本都发布了自己的推理模型或把推理能力集成进主力产品。
RLVR 是什么
让模型训练在规模上真正可行的关键方法是 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，可验证奖励的强化学习）。这个方法最早由 AI2 的 Tülu 3 提出，但 DeepSeek-R1 把它推到了聚光灯下，在大规模训练中验证了它的效果。要理解 RLVR 的改进之处，得先看看标准训练流水线。
LLM 训练分两个阶段：预训练和后训练。后训练阶段，强化学习（RL）算法让模型反复”练习”，模型生成回答，算法调整权重，让更好的回答在未来获得更高概率。
传统做法是训练一个独立的奖励模型（Reward Model）来近似人类偏好。这意味着要收集人类标注数据、训练奖励模型、再用它来指导 LLM。这就是 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）。
RLHF 的瓶颈很明显：依赖人工标注数据，成本高、速度慢，任务越复杂越难标。人很难可靠地评判一个长推理链条到底好不好。
RLVR 去掉了这个瓶颈。它依然用强化学习，但奖励信号来自正确性验证而非”预测人类偏好”。在数学、编程这类领域，很多问题的答案可以自动检查：代码能不能跑通？数学解是不是和标准答案一致？正确就给奖励，不需要单独的奖励模型。
RLVR 能大规模运行，因为正确性检查可以快速、自动化地执行。模型可以在数百万道题目上练习，获得即时反馈。DeepSeek-R1 证明了这种方法能达到前沿推理水平，把训练的主要瓶颈从人工标注转移到了可用算力。
2026 年看什么
推理能力本身已经不是差异化优势了，各大实验室都在用 RLVR 训练推理模型。焦点转向了效率。
AI 团队正在做的是自适应推理（Adaptive Reasoning），模型根据问题难度调节推理强度。一句简单的”你好”不需要铺开长链思考，真正需要深度推理的问题才全力以赴。Gemini 3 就是一个具体例子，它支持 thinking_level 控制参数，默认使用动态推理，在不同 prompt 之间灵活调配推理资源。这种对效率的追求会让推理模型在实际生产场景中真正可用，因为速度和成本始终是绕不开的。
Agent 与工具调用
早期语言模型擅长生成文本，但做不了任何”动作”。你让它订机票，它能描述步骤但没法操作订票系统。因为不能检查真实世界的信息，它经常在猜：你问”这家餐厅现在开门吗？“，它可能从过时的信息里拼凑答案，而不是去查实时营业时间。
这些局限催生了 AI Agent。Agent 把 LLM 和工具组合起来，放进一个循环里运行：拿到目标，拆解步骤，调用工具，根据返回结果决定下一步做什么。
大多数 Agent 的结构相似：一个语言模型负责理解请求、选择行动；工具把模型连接到搜索、日历、文件、API 等外部系统；一个循环负责执行、检查结果、失败时重试或换路线。
Agent 为什么最近才跑通
Agent 已经不再是实验性的东西，它们正在进入真实产品。OpenAI 的 ChatGPT Agent 可以帮你浏览网页、完成任务。Anthropic 的 Claude 能使用工具，写代码、跑代码、处理多步问题。
三个变化让这成为可能。
推理能力的提升让模型能规划多步任务，追踪中间结果，选择下一步行动，而不是直接跳到最终答案。
工具连接变得简单了。以前每个工具集成都是定制开发。Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP）降低了模型连接外部系统的摩擦，加一个新工具现在只需要几行代码。
LangChain、LlamaIndex 这类框架的成熟也降低了门槛。它们提供了工具调用、多步流程、日志记录的现成组件，让更多团队能快速实验 Agent。
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain.agents import create_agent
# 创建 LLM 实例
llm = ChatOllama(model="gemma3:1b")
# 定义工具列表
tools = [get_weather, web_search]
# 创建 Agent
agent = create_agent(llm, tools)
# 调用 Agent
agent.invoke({"messages":
[{"role": "user", "content": "Events in SF"}]
})2026 年看什么
Agent 擅长短流程任务，但长任务仍然是难题。跑几十步后，它们会丢失上下文，错误不断累积。而且大多数 Agent 运行在沙盒环境中，看不到你的邮件、文件或本地应用，除非你主动接入。
2026 年一个可预见的趋势是持久化 Agent（Persistent Agents），它们始终在线，能处理更长周期的工作流。很多会运行在本地，更容易连接你的文件、应用和系统设置，同时数据留在你自己手里。OpenClaw 就是这种向个人本地 Agent 转变的早期案例。
访问权限越大，风险也越大。当 Agent 能读取个人数据、执行操作时，犯错的后果更严重。所以 2026 年的另一个重点是可靠性和安全性。可靠性指的是在长任务中保持方向、从错误中恢复、行为可预期。安全性指的是保护数据、抵御 prompt 注入、不经明确确认不执行不可逆操作。
编程 Agent
AI 辅助编程最初只有简单的自动补全。模型只能看到光标附近几行代码，不理解整个代码库的结构，也不知道你在构建什么。
AI 实验室把 Agent 思路引入编程后，情况发生了质变。他们不再依赖通用模型，而是在代码仓库、文档和编程模式上做大量微调，训练出专门的编程 LLM。同时把通用工具替换成编程专用工具：read_file、search_codebase、edit_file、run_terminal_command、execute_tests。
结果是一个理解软件工程实践的模型，它懂项目结构、依赖关系和调试流程，知道该调哪个工具、按什么顺序来完成任务。
Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 这类闭源编程 Agent 正在推动这场变革，它们能读取整个仓库、理解复杂的项目结构。同时，开源模型也在快速追赶。Qwen3-Coder-Next 是一个 80B 参数的模型，2026 年初发布，性能接近顶级闭源模型，而且能在消费级硬件上本地运行。
编程 Agent 是 AI 改变日常工作最直观的领域。工程师可以让它做仓库级别的修复和改进，拿到可运行补丁的速度快了很多。这些工具也降低了入门门槛，编程经验较少的人可以通过 Replit、Lovable 这类建立在编程 Agent 之上的服务来构建可用的应用。
2026 年看什么
编程 Agent 的基线标准已经不只是写代码，而是在规模上管理软件。三个方向会有最大进展：
更深的仓库级理解。 当前的 Agent 在大型代码库中有时会丢失文件之间的关联。更好地追踪依赖关系、架构和跨文件上下文，能让 Agent 处理更大更复杂的项目。
安全感知编程。 随着 Agent 编写越来越多的生产代码，在发布前捕获漏洞变得至关重要。预期 Agent 会把安全扫描和自动化测试生成直接集成到工作流中，而不是作为单独步骤。
更快的完成速度。 今天的 Agent 处理复杂任务时可能很慢，一个多文件变更有时要花几分钟来规划和执行。AI 实验室正在努力缩短从请求到可运行代码的时间。
开源权重模型
LLM 时代的头几年，最强的模型都是闭源的。想要顶级性能，你只能调 OpenAI、Anthropic 或 Google 的 API。拿不到权重，不能本地运行，也无法微调。开源模型虽然存在，但明显落后。
这个差距没持续多久，缩小的速度比大多数人预想的快，分两个阶段。
DeepSeek 时刻
2025 年 1 月，DeepSeek 发布 DeepSeek-R1 并开源了权重、代码和训练方法。这个推理模型在关键基准上匹配甚至超过了闭源竞争者，证明了前沿级推理不需要私有 API。人们开始把类似的突破称为”DeepSeek 时刻”。
R1 引发关注的一个关键原因是训练方法。在此之前，很多聊天机器人在后训练阶段大量依赖 RLHF。DeepSeek 则重度使用 RLVR，在数学和编程这类可验证任务上更容易扩展，大幅减少了对人工标注的依赖。
快速跟进
之后，更多实验室公开发布了完整权重和训练细节。阿里巴巴的 Qwen 系列成为开源开发的重要基座。Z.ai 的 GLM 把多语言和多模态能力推进了开源生态。Moonshot 的 Kimi 家族提供了强大的 Agent 和工具调用特性。随着更多团队加入，开源权重生态迅速壮大。
2025 年 8 月，OpenAI 发布了 gpt-oss，这是继 GPT-2 之后它的首批开源权重模型，包括 120B 和 20B 参数版本，采用 Apache 2.0 许可证。Mistral、Meta 和 Allen Institute 也发布了有竞争力的模型。
有了详细的技术报告和可复现的方案，技术传播得很快。团队复现结果、改进方案、发布变体。今天，开源权重模型在很多标准基准上已经接近顶级闭源模型。
2026 年看什么
2026 年，开源权重发布已经不再让人惊讶。下一波进展的重心不再是规模，而是效率、实际部署和 Agent 能力。
架构效率。 模型架构越来越高效，通常采用稀疏 MoE（Mixture of Experts）设计加长上下文，每个 token 只激活模型的一小部分。Qwen3-Coder-Next 就是一个例子，超稀疏结构加 256k 原生上下文窗口。
Agent 就绪。 开源权重模型正在为 Agent 用途训练，而不仅仅是聊天。工具调用、结构化输出和长上下文推理从一开始就被设计进去。随着 Agent 成为 AI 交付价值的核心方式，Agent 就绪的开源模型将驱动更多自主工作流。
更简单的部署。 新的推理格式和压缩技术正在降低运行这些模型的门槛。硬件厂商也在加强对开源权重模型的原生支持，把它们当作一等公民来对待。
多模态模型
早期聊天机器人是纯文本输入、纯文本输出。即便能力在提升，它们依然以文本为中心。图像、音频和视频通常由独立系统处理。早期图像生成器能产出视觉冲击力强的图片，但结果不稳定，也难以控制。
变化发生在两个方向：聊天机器人变成原生多模态的，生成模型有了质的飞跃。
原生多模态聊天
纯文本模型的时代结束了。Gemini 3 和 ChatGPT-5 能在同一个系统中处理文本和图像，它们的产品也支持更丰富的媒体交互。在开源侧，Qwen2.5-VL 展现了类似的视觉-语言能力和跨模态理解。
这种统一方式带来了更自然的交互和新的应用场景。比如你可以上传一张架构图，对特定元素提问，模型回答时能引用图中的视觉细节，全部在一个对话中完成。
图像与视频生成
图像和视频生成也从演示级别进化到了真正的工具。OpenAI 的 Sora 2 展示的视频生成水平让整个行业不得不认真对待。Google 的 Veo 3.1（2025 年 10 月发布，2026 年 1 月更新）推进了视频生成能力，音频更丰富，编辑控制更精细（比如对象插入）。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image，2025 年 11 月发布）改进了图像生成和编辑，特别是文字渲染和精细控制。
2026 年看什么
两个趋势可能定义多模态进展的下一阶段：物理 AI 和世界模型。
物理 AI。 机器人正从实验室走向真实部署。CES 2026 上出现了大量人形机器人演示。Boston Dynamics 发布了电动版 Atlas 并宣布与 Google DeepMind 合作，集成 Gemini Robotics 模型。Tesla 也表示计划加速 Optimus 的量产。
这些系统结合了视觉-语言理解、强化学习和规划能力。正如 Jensen Huang 在 CES 2026 前后所说：“机器人的 ChatGPT 时刻到了”，他指的是那些能理解真实世界并规划行动的物理 AI 模型。
世界模型。 前面提到的视频生成系统正在学习比”生成逼真像素”更深层的东西：它们在构建对物理世界运作方式的基础模型，能够模拟物理规律、预测结果、对真实世界进行推理。
2025 年 11 月，Yann LeCun 离开 Meta 创办了 AMI Labs，融资 5 亿欧元，目标是构建理解物理而非仅仅预测文本的 AI 系统。Google DeepMind 发布了 Genie 3，第一个能实时交互的世界模型，能生成持久化的 3D 环境。NVIDIA 的 Cosmos Predict 2.5 在 2 亿条精选视频片段上训练，统一了文本到世界、图像到世界、视频到世界的生成能力，用于在模拟环境中训练机器人和自动驾驶车辆。
训练更好的世界模型很可能会贯穿 2026 全年。如果模型能可靠地模拟环境，它们就成为了训练机器人、自动驾驶和其他必须在物理世界运行的系统的基础设施。视频生成、机器人和模拟正在汇聚成一个方向。2026 年会揭示这种汇聚是加速还是停滞。
向前看
2026 年不会被某个单一突破所定义，而是被一组相互强化的能力所塑造。这些能力已经在组合成新的工作流，从自主代码重构到机器人通过模拟环境学习任务。这会是有意思的一年。