基于Transformer架构的Mamba模型通过选择性结构状态空间模型（SSMs）解决了传统模型在长序列处理中的复杂性问题。Mamba在推理速度和序列长度扩展上表现优异，适用于语言、音频和基因组等多个领域。研究表明，Mamba在许多任务上与Transformers性能相当，且在长序列任务中具有更高的效率和可扩展性。