ai21 labs 最近发布了其最新开源的小型语言模型 —— jamba reasoning3b。这款被称作“迷你语言模型”的系统专为在本地设备上运行人工智能任务而设计。作为该公司在特拉维夫研发的 jamba 系列的最新成果，jamba reasoning3b 采用开放许可的 apache 2.0 协议发布，便于广泛使用与二次开发。
不同于主流的大型语言模型（LLM），Jamba Reasoning3B 基于 AI21 自主研发的混合架构，融合了状态空间模型（SSM）与 Transformer 技术。状态空间模型是一种擅长处理序列数据的深度学习方法，在特定场景下比传统 Transformer 更高效，能够通过当前状态推断下一状态。其中，Mamba 是一种典型的 SSM 架构，构成了 Jamba 模型的核心组成部分之一。
该模型具备高达 256,000 token 的上下文窗口，最大可处理多达 1,000,000 token 的输入，在推理能力方面媲美 Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini 和 Meta 的 Llama 等大型模型，却能在 iPhone、Android 手机、Mac 及普通 PC 等资源受限的终端设备上流畅运行。
Futurum Group 分析师 Brad Shimmin 表示，他长期看好状态空间模型的发展潜力。他认为，尽管这一概念在业内已有多年历史，但直到近期才真正实现工程上的突破。随着技术进步，SSM 架构展现出更强的可扩展性和更高的运算速度，正逐步成为替代传统注意力机制的可行方案。
这类 SSM 模型利用绳索缩放（rope scaling）技术优化注意力机制，能够在降低计算开销的同时更有效地聚焦关键信息。尽管 AI21 在生成式 AI 领域规模相对较小，但凭借 Google 和 AI 芯片领导者 Nvidia 的战略支持，以及自 2017 年以来累计超 6 亿美元的融资，公司已具备构建完整生态的能力，有望通过开源模型 Jamba Reasoning3B 推动商业化落地。
发布会上，AI21 展示了 Jamba 模型在多个权威基准测试中的优异表现，包括 IFBench、MMLU-Pro 和 Humanity's Last Exam，结果显示其性能超越了阿里巴巴 Qwen3.4B、Google Gemma3.4B、Meta Llama3.23B、IBM Granite4.0Micro 以及微软 Phi-4Mini 等知名开源大模型。
Shimmin 强调，该模型在企业级应用中具有巨大潜力，尤其得益于其对检索增强生成（RAG）的支持，企业可以基于私有数据进行定制化部署，同时保障数据隐私与安全。他举例指出，客户服务中心是一个极具前景的应用场景：借助模型强大的推理能力，系统可自动分析客户投诉内容，判断问题复杂度，并决定是否需转交人工或升级至更高阶模型处理。
