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今回は、今流行りの大規模言語モデル（LLM）のブレイクのきっかけとなった「Transformer」と、線形の計算量で注目を集める新アーキテクチャ「Mamba（マンバ）」について徹底比較しました！

「Transformerの2乘の計算量・KVキャッシュ問題とは？」
「Mambaはなぜ省エネで動くのか？セレクティブSSMの仕組み」
「2026年現在の最新モデルが依然としてTransformerを採用する理由」

自律的なAIエージェントの連續思考ループにおけるMambaの強みと、嚴密な論理推論やコード生成における弱點（情報要約の足枷）など、技術的なトレードオフと今後のトレンドについて分かりやすく解説しています。