万亿参数狂欢！一文刷爆2025年七大顶流大模型架构

本文深入剖析了2025年顶级开源大模型的架构创新，重点关注DeepSeek V3、Kimi 2、Qwen3等模型的架构特点。背景方面，大模型架构从GPT-2到2025年看似相似，实则经历了诸多微创新。研究目的旨在揭示这些创新技术如何重塑模型效率与性能。结论表明，多头潜在注意力(MLA)、专家混合模型(MoE)和滑动窗口注意力等创新技术显著提升了模型的计算效率和性能。其中MLA通过键值张量压缩降低内存使用，MoE通过稀疏激活实现高参数利用率，滑动窗口注意力则通过局部注意力机制优化计算成本。这些架构创新使2025年的大模型在保持高性能的同时，大幅提升了计算效率。