英文：State Space Model 分类：architecture
基于线性状态空间方程建模序列的模型家族，将序列变换表示为可递推的动态系统。SSM 以恒定内存流式处理任意长序列，是注意力之外的重要架构路线。
代表：S4（结构化状态空间）、Mamba（选择性扫描，输入相关动态）、Mamba-2（与注意力统一视角）；训练可并行（卷积视角）、推理线性递归（低内存）。长程依赖能力在部分基准上超越 Transformer，但全局精确检索仍不如注意力。
用于超长上下文语言模型（百万 Token）、语音/基因组长序列建模与低延迟流式应用；混合架构（SSM+注意力）在 2024-2025 大模型中快速普及。