基于Transformer架构的Mamba模型通过改进状态空间模型（SSMs），实现了更快的推理速度和线性扩展，适用于语言、音频和基因组等多个模态。Graph-Mamba增强了图网络的长程上下文建模，SSAMBA在音频表示学习中表现优异。PointMamba在点云分析中超越传统模型，Mamba-ND扩展至多维数据，BlackMamba结合了SSM和MoE的优势。Zamba和SiMBA在性能上与领先模型相当，Samba在高分辨率遥感图像分割中设立新基准。