大规模语言模型（LLM）架构的演进正在迎来细节优化与效率革新，2024-2025年多款旗舰模型虽基于类似Transformer骨架，却在关键设计细节上各显神通。深度剖析这些架构，揭示了未来AI模型的本质趋势与方法论价值。

• DeepSeek V3 / R1：

- 6710亿参数，采用多头潜在注意力（MLA）替代传统多头注意力（MHA），KV缓存压缩显著降低内存占用且提升性能。

- 大规模专家混合（MoE）架构，256专家仅激活9个，推理时参数仅37B，兼顾容量与效率。

- MLA优于分组查询注意力（GQA），提升模型表现和推理效率。

• OLMo 2：

- 继承GPT核心架构，独特采用位置后置归一化（Post-Norm）及QK-Norm（对查询与键归一化），显著稳定训练过程。

- 保持传统多头注意力，透明开源，提供了极佳的LLM设计蓝本。

• Gemma 3（Google）：

- 采用滑动窗口注意力减少KV缓存内存占用，局部注意力机制提升长序列处理效率。

- 独特归一化层布局，结合Pre-Norm和Post-Norm优势，提升模型稳定性。

- 27B规模实现本地运行友好与多语言支持平衡。

• Mistral Small 3.1：

- 24B参数，取消滑动窗口，选用更高效的Grouped-Query Attention，实现更低延迟推理。

• Llama 4：

- MoE架构异于DeepSeek V3，专家数量与激活策略不同，依旧沿用Grouped-Query Attention。

- 400B参数，活跃参数17B，体现不同专家层设计对模型表现与资源利用的权衡。

• Qwen3系列：

- 多尺寸密集模型与MoE模型并存，兼顾训练简便性与推理效率。

- MoE变体取消共享专家，优化推理开销，提供灵活多样的应用方案。

• SmolLM3：

- 3B参数小模型，采用无位置编码（NoPE）技术，提升长序列泛化能力。

- 性能优于部分同规模模型，适合资源有限环境。

• Kimi 2：

- 1万亿参数级巨型模型，基于DeepSeek V3架构放大，采用MuON优化器替代AdamW，训练损失曲线更平滑且收敛更快。

- 目前公开模型中参数规模最大，代表下一代超大规模LLM趋势。

洞察：当前大规模语言模型的设计趋向于“容量与效率并重”，通过稀疏专家（MoE）、高效注意力机制（MLA、滑动窗口）及归一化创新来突破算力瓶颈，同时保持训练稳定和模型泛化能力。架构层面的细节优化成为推动LLM性能提升的关键路径，反映了AI模型从粗放扩张向精细雕琢的转变。

探索完整架构对比与设计细节🔗 sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison

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