​​大模型不会完全过时，但会不断发展演变，应用的创造价值能力更为关键。​​

大模型是基于大量数据和先进算法构建的人工智能模型，在自然语言处理、图像识别等众多领域取得了显著成果。目前，虽然有许多声音讨论大模型是否会过时，但从实际情况来看，答案是否定的。

​​一、大模型持续发展的基础​​
从技术发展角度而言，大模型一直在不断演进。以当下为例，大模型的更新换代速度极快，去年第四季度就有49个大模型更新发布，2025年第一季度更是有55个发布，最多时一周就有8个模型发布。这表明相关科研团队和企业在持续投入资源进行大模型的优化和创新，不断提升其性能和功能。例如在交通领域，大模型可以对小模型检测过的视频片段进行秒级校验，将常发事件检测准确率提升到95%以上，长尾事件检测准确率提高到90%，这充分体现了大模型在不断发展和进步，在特定场景下的作用愈发强大。

​​二、应用赋予大模型持久生命力​​
应用才是真正创造价值的。没有应用，芯片、模型都难以体现其价值。在千行百业中，存在着大量需要借助大模型解决的问题。比如在高速公路安全事件检测场景中，小模型的检测存在误报、漏报等问题，而大模型的加入有效提升了检测准确率，降低了监控人员介入处置的工作量。并且，随着模型能力的增强，这种大模型与应用场景结合的机会将越来越多，大模型能够渗透到更多场景，其价值也会变得更高。在开发者层面，只要找对场景、选对基础模型，并掌握一定的调模型方法，基于大模型开发的应用不仅不会因模型迭代而过时，反而能在更多场景中发挥作用，创造更多价值。开发者不应过度担忧模型迭代对应用的冲击，而应聚焦于挖掘应用潜力，推动大模型在各行业的深入应用。

​​三、未来发展趋势展望​​
从长远来看，大模型将与更多新技术融合发展。例如李彦宏提到，未来多模态将成为标配，类比为2010年开发移动APP，百度将推动更多应用和服务接口兼容MCP。这预示着大模型将不断拓展应用边界，与多种技术和应用场景紧密结合，为用户带来更丰富的体验和更高价值的服务。杨立昆等专家指出当前大模型存在缺陷，也在促使科研人员探索新的方向来改进和完善大模型，使其更好地适应未来发展的需求。

大模型不会轻易过时，它将在持续的技术创新和应用拓展中不断发展和演变。对于开发者和相关从业者来说，关注大模型的发展动态，挖掘其在不同场景下的应用价值，才能在这个快速发展的领域中取得成功。