本文系统梳理了2025年大模型结构的发展趋势，聚焦于降低训练成本、提升推理效率和提高输出质量。通过对17个代表性大模型的结构对比分析，包括Deepeek V3、OLMo 2、Gemma 3等，展示了各模型在Transformer基础上的创新与优化，如MLA、MoE结构、滑动窗口注意力机制等，为开发者提供了清晰的模型架构演进路线图。
2025大模型结构发展方向整理
2025年，各大模型团队都在想方设法降低训练成本，提升推理效率，提高输出质量，不断在Transformer的基础上进行修改和优化。
为了把这些模型的差异讲清楚，本文梳理了在结构上颇具代表性的17个大模型，把相近架构之间的关键异同放在同一张表里，方便快速看懂。
这份整理主要参考了AI研究者Sebastian Raschka的文章《The Big LLM Architecture Comparison》。
小编把原文逐段拆解、理解后做了翻译整理，后台回复“模型对比”，获取完整中文版内容。
Deepeek V3 / R1
- •入选原因：MLA + MoE结构取得很好的效果，成为模板结构
- •关键点：使用MLA + MoE，显著降低KV Cache成本，同时保持MHA的效果。
OLMo 2
- •入选原因：训练数据与代码高度透明，配有详尽的技术报告，为开发者提供极佳的参考。
- •关键点：归一化层采用Post-Norm的变体，同时引入QK-Norm，在注意力层仍然采用MHA。
Gemma 3
- •入选原因：引入滑动窗口注意力来提升计算效率
- •关键点：使用较大词表来支持多语言，引入滑动窗口注意力机制，并在归一化层中同时采用Pre-Norm和Post-Norm。另外在Gemma 3n中引入了Per-Layer Embedding和MatFormer概念。
Mistral Small 3.1
- •入选原因：多项测试中超越Gemma 3 27B，同时推理速度更快
- •关键点：使用了定制化的tokenizer，缩减了KV-Cache规模和网络层数。使用常规GQA实现。
Llama 4
- •入选原因：原生支持多模态能力，减少专家数量并增加了单个专家规模
- •关键点：采用GQA + MoE，交替使用MoE与Dense层，其中MoE层专家数量较少但单个专家规模更大。
Qwen3
- •入选原因：完整的不同参数模型产品线，并同时保持优秀的效果。
- •关键点：覆盖0.6B–32B的完整Dense产品线，小模型性能尤其突出。MoE模型放弃了共享专家。
SmolLM3
- •入选原因：3B模型性能出色，并且公开大量训练细节
- •关键点：每隔4层使用一次NoPE，是少数继续验证NoPE效果的模型
Kimi K2 / Thinking
- •入选原因：1T极端参数规模同时具有良好的训练稳定性
- •关键点：使用Muon代替AdamW进行训练，Thinking版本上下文长度扩展到了256K
GPT-OSS
- •入选原因：OpenAI继GPT2后首次开源模型
- •关键点：每一层采用滑动窗口注意力，更宽的结构，更少的专家，采用GQA，引入了attention sinks
Grok 2.5
- •入选原因：代表早期MoE形态模型在生产环境中落地形态
- •关键点：少数量大规模的专家设计，额外引入的SwiGLU相当于共享专家
GLM-4.5
- •入选原因：开始围绕Agent、Tool、Reasoning反向调整模型结构
- •关键点：在MoE前放置了三个Dense层来提升收敛稳定性和整体性能
Qwen3-Next
- •入选原因：Attention层改变最大的模型
- •关键点：引入Gated DeltaNet+Gate Attention的混合机制，同时引入了多token预测机制
MiniMax-M2
- •入选原因：从M1的线性注意力回退到完整的注意力机制
- •关键点：高度稀疏的MoE、采用Per-Layer QK-Norm、attention中使用部分RoPE
Kimi Linear
- •入选原因：代表混合注意力路线模型
- •关键点：在Qwen3-Next的基础上，使用Kimi Delta Attention，在完整注意力层使用MLA
Olmo 3 Thinking
- •入选原因：完全开源模型，包括权重、报告、checkpoint、训练数据，极具学术价值。
- •关键点：使用滑动窗口注意力，延续Post-Norm路线，使用YaRN将上下文扩展到64K
DeepSeek V3.2
- •入选原因：极好的模型效果
- •关键点：引入稀疏注意力机制来提高计算与推理效率
Mistral 3
- •入选原因：架构创新不一定来自于新结构，还可以在工程上打磨
- •关键点：加入视觉编码器，采用自家tokenizer
最后
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