选择性状态空间模型（SSMs）如Mamba克服了Transformer的一些缺点，例如计算复杂度和内存需求。最近的研究显示，SSMs可以达到或超越Transformer的语言建模能力。8B参数的Mamba、Mamba-2和Transformer模型进行了比较，结果显示纯SSMs在许多任务上达到或超越了Transformer，但在需要强大的复制或上下文学习能力的任务上落后。相反，8B的Mamba-2-Hybrid在所有任务上超过了8B Transformer，并且在生成推理标记时速度最多快8倍。混合模型在额外的长期上下文任务中继续紧密匹配或超越了Transformer。