近年来，计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型、视觉变换器（ViT）以及视觉-语言模型（VLM）等架构的发展，使得生成的视觉内容越来越逼真。然而，这些进步也带来了潜在的滥用风险，例如虚假信息、身份盗窃以及隐私和安全威胁。与此同时，基于Mamba的架构作为一种新兴工具，已在图像分类、分割、医学成像、目标检测和图像恢复等多种任务中展现出潜力，但在AI生成图像检测方面的应用尚未被充分探索。本研究对Vision Mamba模型在AI生成图像检测中的性能进行了系统评估和比较分析。我们在多个数据集和合成图像源上，将多种Vision Mamba变体与代表性的CNN、ViT和VLM检测器进行基准测试，重点关注准确性、效率以及跨不同图像类型和生成模型的泛化能力。通过全面分析，我们旨在阐明Vision Mamba相对于现有方法在适用性、准确性和效率方面的优势与局限性。总体而言，我们的研究结果揭示了Vision Mamba作为区分真实与AI生成视觉内容的系统组成部分的潜力与当前局限。这项研究对于在区分真实与AI生成内容成为重大挑战的时代提升检测能力至关重要。