Adapts（模型适配）是当前大模型领域的核心议题之一，指模型发布后如何被快速适配到不同硬件、推理框架或持续学习场景中。随着新模型迭代速度加快，芯片厂商、推理引擎和训练框架之间的 Day-0 适配能力，以及模型在部署后的动态适应能力，正在成为衡量 AI 基础设施成熟度的重要指标。
Adapts 近期进展
当前焦点与观察点
Adapts 这个词目前承载了两层含义：一是狭义的技术适配，即新模型与新芯片、新推理框架之间的兼容速度，寒武纪的 Day-0 适配是典型案例；二是广义的能力适应，即模型能否在训练完成后继续吸收新知识，而不是完全依赖上下文窗口。前者已经形成明显的竞争节奏，后者还处于研究探索阶段。
值得观察的点包括：国产算力栈对主流开源模型和 vLLM 等框架的适配时差能否稳定压缩到发布当日；持续学习和在线适应方案何时能走出实验室、在推理成本上真正优于反复重读长上下文；以及各类垂直基准的评测结果，能否更准确地反映模型在实际业务场景中的适配表现。