大模型是当前人工智能领域的核心基础设施，指参数量通常在数十亿到数万亿之间、通过海量文本与多模态数据预训练得到的通用神经网络，能够完成对话、推理、编程和图像理解等任务。它已经从实验室研究走向产业竞争的主战场，成为各国、各厂商争夺技术话语权的焦点。2026年下半年，围绕开源与闭源、参数规模与推理效率、以及区域政策扶持的讨论持续升温。
大模型近期进展
1T 参数级别竞争重启。 Mistral 发布 Mistral Large 4，参数规模达 1T，主打多模态能力，直接对标中美的闭源与开源对手。此前 TestingCatalog 曾预告该模型部分能力超越中国模型，Mistral 发布 Mistral Large 4：1T 参数多模态模型对标中美对手 显示欧洲厂商正试图在超大规模模型上重新占据一席之地。
开源阵营继续扩容。 Reflection Beam 发布 501B-A23B 开源模型，采用稀疏激活架构，在保持较大总参数的同时控制推理成本，Reflection Beam发布501B-A23B开源模型。其背后的 Reflection AI 曾获英伟达投资，英伟达投资的 Reflection AI 发布首款开放权重模型 Beam。
应用与生态层面出现新变化。 OCR 正在被视觉大模型取代，LlamaIndex 发文：OCR 正在被视觉大模型取代；Jev-Mem 记忆系统尝试用快慢双系统管理 AI 长期记忆，Jev-Mem 记忆系统：用快慢双系统管理 AI 长期记忆；本地推理 125b 大模型返回速度达到云端 3 倍，本地推理 125b 大模型，返回速度 3 倍于云端。
区域政策与商业化并行。 韩国拟推 4.7 万亿韩元 AI 大模型研发计划，韩国拟推4.7万亿韩元AI大模型研发计划；智谱 GLM-5.3 接入 Amazon Bedrock，AWS 按调用量分成，智谱 GLM-5.3 接入 Amazon Bedrock，AWS 按调用量分成，其股价也因 GLM 模型在海外获得认可而上涨 5%，智谱股价上涨5%，GLM模型在海外获得认可。
当前焦点与观察点
大模型的竞争正从单纯堆参数转向效率、生态与地缘政策的综合较量。开源模型凭借开放权重持续挤压闭源空间，而本地推理性能的提升可能改变云端与端侧的算力分配。与此同时，记忆系统、视觉替代 OCR 等方向说明大模型的能力边界仍在扩展。值得观察的是，欧洲、韩国等力量能否在1T级别模型上形成稳定竞争力，以及分成模式是否会成为大模型商业化的主流路径。