📌 一句话摘要

文章深入剖析了 2025 年七大顶流大模型（DeepSeek、Kimi、Qwen、OLMo、Gemma、Mistral、Llama）的架构演进与创新技术，包括 MLA、MoE、滑动窗口注意力、规范化层优化等，揭示其如何提升效率与性能。

📝 详细摘要

本文对 2025 年顶尖开源大语言模型（LLM）的架构发展进行了深度分析。文章指出，尽管基础的 Transformer 架构自 GPT 问世以来保持了相似性，但在位置编码、注意力机制和激活函数等方面存在细微改进。文章详细探讨了 DeepSeek V3/R1 中引入的多头潜在注意力（MLA）和混合专家模型（MoE），这显著提升了计算效率并扩大了模型容量。Kimi K2 作为万亿参数模型，在 DeepSeek V3 架构基础上，通过 Muon 优化器和调整 MoE 配置进一步优化性能。Qwen3 系列则提供了密集和 MoE 两种模型，以适应不同用例。OLMo 2 的创新集中在 RMSNorm 层的位置调整和 QK-Norm，以提高训练稳定性。Gemma 3 则通过滑动窗口注意力大幅降低了键值缓存内存需求。最后，文章还提及了 Gemma 3n 针对小型设备的优化，以及 Mistral Small 3.1 和 Llama 4 的架构特点，展示了 LLM 在效率、性能和部署方面的最新技术趋势。

💡 主要观点

1. 混合专家模型（MoE）成为大模型扩展与效率兼顾的关键。 MoE 通过激活部分专家实现超大规模参数量与高效推理的平衡，显著提升模型容量和训练知识吸收能力，如 DeepSeek V3 和 Llama 4 所示。
2. 注意力机制创新持续优化模型计算与内存效率。 从 MHA 到 GQA，再到 DeepSeek 的 MLA 和 Gemma 的滑动窗口注意力，这些演进旨在减少键值缓存内存占用和计算量，提高推理效率。
3. 规范化层与优化器选择对大模型训练稳定性和性能至关重要。 OLMo 2 的 Post-Norm 与 QK-Norm、Gemma 3 的混合规范化设置，以及 Kimi K2 采用 Muon 优化器，都表明这些底层技术对模型训练过程和最终表现有深远影响。

💬 文章金句

• 本文没有聚焦于基准测试性能或训练算法，而是关注当今旗舰开源模型的架构发展。
• 通过 MoE 增加的大量总参数提升了模型的容量，这意味着模型在训练时可以吸收更多知识。而稀疏性则保证了推理的高效，因为不会同时使用所有参数。
• MLA 是一种能减少键值缓存的内存使用量的技巧，同时在建模性能上略胜 MHA 一筹。
• 滑动窗口注意力让 Gemma 3 团队大幅降低了键值缓存的内存需求。
• OLMo 2 的亮点主要集中在 RMSNorm 的位置调整：将 RMSNorm 放置在注意力模块和前馈网络模块之后，以及在注意力机制中对查询和键添加 RMSNorm（即 QK-Norm）。

📊 文章信息

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