Nach der Transformer-Ära: State Space Models, Mamba und die Zukunft der KI-Architektur
Auf einen Blick Die Transformer-Architektur, die seit 2017 die KI-Landschaft dominiert, bekommt zunehmend Konkurrenz. State Space Models (SSMs) und insbesondere die Mamba-Architektur versprechen deutlich effizientere Verarbeitung langer Sequenzen ohne die quadratische Komplexität der Attention-Mechanismen. Während Transformer weiterhin bei den führenden Modellen wie GPT-5.2, Claude 4.6 und Gemini 2.5 zum Einsatz kommen, entwickelt sich parallel eine neue Generation von Architekturen, die besonders für ressourcenschonende und schnelle Inferenz interessant sind. Die Community diskutiert intensiv, ob SSMs die nächste große Revolution darstellen oder ob Hybrid-Ansätze die Zukunft prägen werden. ...