文章详细分析了从DeepSeek V3到Mistral 3等顶级大模型的架构创新，包括多头潜在注意力(MLA)、混合专家(MoE)、滑动窗口注意力、归一化层位置优化等关键技术。2025年大模型架构呈现五大趋势：MoE成为主流、注意力机制多样化、归一化层位置优化、混合架构兴起、效率优先。这些创新虽看似渐进，但正推动LLM向更高效、更强大的方向发展。
图1:本文涵盖的主要模型架构概览
今年是GPT架构诞生7周年。乍看之下,从GPT-2(2019)到DeepSeek V3和Llama 4(2024-2025),这些模型的结构似乎仍然非常相似。
但实际上,底层架构正在悄然进化。
一、DeepSeek V3/R1:两大效率革命
2025年1月发布的DeepSeek R1引发轰动,它基于DeepSeek V3架构。DeepSeek V3引入了两大提升计算效率的关键技术:
1.1 多头潜在注意力(MLA)
在理解MLA之前,先看看分组查询注意力(GQA)。GQA通过让多个注意力头共享同一组键值对来降低内存使用。
GQA的核心思想是通过共享减少键值头数量,从而降低参数量并减少KV缓存的内存占用。
MLA采用不同的策略:它将键值张量压缩到低维空间后再存入KV缓存,推理时再投影回原始维度。虽然MLA增加了一次矩阵乘法,但显著降低了内存使用。研究表明,MLA甚至比MHA的建模性能略好。
1.2 混合专家(MoE)
MoE的核心思想是用多个专家层替代单个前馈模块,每个专家层本身也是一个前馈模块。关键在于不需要激活所有专家。路由器只选择一小部分专家参与每个token的计算。
DeepSeek V3有256个专家,总共671B参数,但每次推理只激活9个专家(1个共享+8个路由选择),实际只用37B参数。
共享专家是DeepSeek的一大创新,它对每个token都激活,让其他专家更专注于学习专门模式。
二、OLMo 2:归一化层的艺术
OLMo系列以透明度著称,OLMo 2在发布时达到了计算性能的帕累托前沿。OLMo 2的架构亮点在于归一化层的位置调整。
2.1 归一化层位置
原始Transformer将归一化层放在注意力模块之后(Post-Norm),GPT等模型将其放在之前(Pre-Norm)。
OLMo 2采用了一种Post-Norm变体,将归一化层放在注意力模块之后,但仍保留在残差连接内。
2.2 QK-Norm
QK-Norm是在多头注意力模块内对查询和键应用额外的RMSNorm,在RoPE之前进行归一化。这进一步稳定了训练。
三、Gemma 3:滑动窗口注意力
Google的Gemma模型一直被低估。Gemma 3使用滑动窗口注意力来降低计算成本。
3.1 什么是滑动窗口注意力?
传统自注意力是全局的,每个token可以访问所有其他token。滑动窗口注意力是局部的,限制当前查询位置的上下文范围。
Gemma 3将全局和局部注意力的比例从Gemma 2的1:1调整为5:1,滑动窗口大小也从4096缩小到1024。实验表明滑动窗口注意力对模型性能影响很小。
3.2 双重归一化
Gemma 3在分组查询注意力模块周围同时使用了Pre-Norm和Post-Norm,这与其他模型都不同。这种设计结合了Pre-Norm和Post-Norm的优点,是一种相对直观的方法。
四、Llama 4:规模升级
Llama 4是Llama 3的直接升级版,主要变化在于规模扩大和GQA的使用。
Llama 4从405B扩展到1T参数,使用了分组查询注意力,同时保留了QK-Norm。
五、Qwen3:MoE与线性注意力的融合
Qwen系列推出多个模型,其中Qwen3 235B-A22B是MoE版本。
Qwen3还推出了Qwen3-Next,将部分注意力层替换为线性注意力变体,以提高长文本处理的效率。
Qwen3-Next采用3:1比例,每3个使用线性注意力的层就有1个使用完整注意力。
六、SmolLM3:小而美
SmolLM系列专注于小型模型。SmolLM3的最大特点是使用了多Token预测(MTP)。
传统LLM一次预测1个token,MTP同时预测多个token,大大提高了推理速度。
七、其他创新架构
7.1 MiniMax-M2:分层QK-Norm
MiniMax-M2与Qwen3非常相似,但使用了"每层"QK-Norm,每个注意力头都有独立的归一化参数。
7.2 线性注意力的复兴
传统注意力机制的复杂度是O(n²),线性注意力将其降低到O(n),适合处理长文本。
2025年下半年,线性注意力迎来复兴,多个模型采用混合策略。
7.3 Kimi Linear:混合注意力策略
Kimi Linear与Qwen3-Next类似,都使用3:1的混合策略。
Kimi Linear在完整注意力层使用了MLA,进一步提升了效率。
7.4 Olmo 3:透明度典范
Olmo 3延续了透明度传统,共享详细训练报告和数据。
Olmo 3延续了Olmo 2的Post-Norm设计,并加入了滑动窗口注意力。
7.5 DeepSeek V3.2:稀疏注意力
DeepSeek V3.2在V3基础上加入了稀疏注意力机制。
7.6 Mistral 3:复制成功
Mistral 3 Large(675B)几乎完全复制了DeepSeek V3的架构,只是调整了专家大小比例。
在基准测试中,Mistral 3 Large与DeepSeek V3.1不相上下。
7.7 Nemotron 3:Transformer-Mamba混合
NVIDIA的Nemotron 3采用MoE Mamba-Transformer混合架构。Nemotron 3在保持相似规模的同时实现了更高的吞吐量。
7.8 小米MiMo-V2-Flash:极致滑动窗口
小米的MiMo-V2-Flash使用了更激进的滑动窗口策略,窗口大小只有128,是Gemma 3的1/8。
这是迄今为止最大的滑动窗口注意力模型,性能匹敌DeepSeek V3.2,但参数量只有一半,推理速度更快。
总结:2025年的架构趋势
MoE成为主流 - DeepSeek V3、Qwen3、Mistral 3等大型模型都采用MoE架构
注意力机制多样化 - MLA、GQA、滑动窗口注意力、线性注意力等各有优势
归一化层位置优化 - Post-Norm、Pre-Norm、双重归一化等不同方案
混合架构兴起- Transformer-Mamba混合、线性注意力与完整注意力混合
效率优先 - 所有创新都围绕提升计算效率和内存使用展开
这些架构创新虽然看似渐进,但累积起来正推动LLM向更高效、更强大的方向发展。
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