基于Transformer架构的基础模型存在内容导向推理的弱点，通过改进结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数，将选择性SSMs集成到简化的神经网络架构中，提出了快速推断速度和线性扩展的模型Mamba。Mamba在多个模态上实现了最先进的性能，包括语言、音频和基因组。在语言建模中，Mamba-3B模型优于同样大小的Transformers。