2025年大语言模型架构深度解析：从DeepSeek到Kimi 2的技术演进之路
2025年大语言模型架构深度解析：从DeepSeek到Kimi 2的技术演进之路
本文基于Sebastian Raschka博士的权威技术博客，深入剖析2025年主流大语言模型的架构创新，了解AI领域最前沿的技术发展。
在过去的七年里，大语言模型（LLM）经历了从GPT原始架构到如今的DeepSeek-V3、Llama 4等先进模型的巨大飞跃。虽然表面上看起来这些模型仍然保持着相似的基本结构，但实际上在细节优化方面已经发生了深刻的变革。本文将带你深入了解2025年最具代表性的几个大语言模型架构，剖析它们背后的技术创新和工程智慧。
一、DeepSeek V3/R1：推理模型的架构革命
2025年1月，DeepSeek R1的发布在AI社区引起了巨大轰动。这个基于DeepSeek V3架构构建的推理模型，通过两项关键技术实现了计算效率的质的飞跃：多头潜在注意力（MLA）和混合专家系统（MoE）。
1.1 多头潜在注意力（MLA）：内存优化的艺术
想象一下，传统的多头注意力机制就像是一家大型图书馆，每个读者（注意力头）都需要一份完整的图书目录（键值对）。而分组查询注意力（GQA）则像是让多个读者共享同一份目录，这样可以减少目录的印刷数量。但DeepSeek的MLA技术更进一步，它就像是将图书目录压缩成一个精简版，读者需要时再解压还原。
具体来说，MLA在训练时将键（Key）和值（Value）张量压缩到低维空间存储，推理时再投影回原始维度。这种方法不仅显著减少了KV缓存的内存占用，还意外地提升了模型性能。根据DeepSeek-V2的研究，MLA在减少内存使用的同时，建模性能甚至优于传统的多头注意力。
1.2 混合专家系统（MoE）：智慧的模块化分工
DeepSeek V3采用了6710亿总参数的庞大体量，但每次推理只激活其中的370亿参数。这就像是拥有一支由256位专家组成的智囊团，但针对每个问题只邀请其中9位最相关的专家参与讨论。
这种设计的巧妙之处在于：
- 知识容量巨大：256位专家各自掌握不同领域的专业知识
- 计算成本可控：每次只激活9位专家，大幅降低实际计算量
- 共享专家机制：设置1个始终活跃的共享专家，处理通用模式，让其他专家专注于更专业化的任务
二、OLMo 2：稳定训练的工程智慧
由艾伦AI研究所开发的OLMo 2系列模型虽然在性能排行榜上并不突出，但其架构设计体现了深刻的工程思考。主要创新集中在归一化层的布局上。
2.1 归一化层的重新定位
传统Transformer采用预归一化（Pre-Norm）结构，即在注意力机制和前馈网络之前进行归一化。而OLMo 2则回归到后归一化（Post-Norm）的变体，将归一化层放置在注意力机制和前馈网络之后，但仍保留在残差连接内部。
这种设计选择并非随意，而是基于训练稳定性的考虑。实验表明，这种布局能够有效稳定训练过程，减少梯度爆炸的风险。
2.2 QK-归一化：细节中的魔鬼
OLMo 2在注意力机制内部引入了QK-归一化，即在应用旋转位置编码（RoPE）之前，对查询（Query）和键（Key）向量进行额外的RMSNorm归一化。这一看似微小的调整，与后归一化布局相结合，显著提升了训练的稳定性。
三、Gemma 3：滑动窗口注意力的效率革命
Google的Gemma 3系列模型采用了一种截然不同的效率优化策略：滑动窗口注意力机制。
3.1 滑动窗口注意力：局部视野的智慧
传统的自注意力机制是"全局"的，每个token都能访问序列中的所有其他token。而滑动窗口注意力则引入了"局部"视野，每个token只能访问其周围固定窗口内的token。
Gemma 3的巧妙之处在于：
- 5:1的混合比例：每5层滑动窗口注意力搭配1层全局注意力
- 1024的窗口大小：相比Gemma 2的4096大幅缩小，进一步减少内存占用
- 性能几乎无损：实验表明这种设计对模型性能影响微乎其微
3.2 双重归一化策略
Gemma 3在归一化层布局上也独具匠心，采用了预归一化和后归一化相结合的策略。在注意力模块前后都放置RMSNorm层，这种"双重保险"的设计既保证了训练的稳定性，又不会对计算效率造成显著影响。
四、Mistral Small 3.1：速度优化的极致追求
Mistral Small 3.1 24B虽然在多数基准测试中超越了Gemma 3 27B，但其真正的亮点在于推理速度的提升。通过优化分词器、缩小KV缓存和减少层数，Mistral实现了更快的推理延迟。
值得注意的是，Mistral放弃了之前使用的滑动窗口注意力，回归标准的分组查询注意力。这一选择可能是为了利用更优化的计算库（如FlashAttention），在内存优化和计算效率之间找到了新的平衡点。
五、Llama 4：Meta的MoE探索
Llama 4系列也加入了MoE架构的行列，其400亿参数的Maverick版本与DeepSeek V3在架构上高度相似，但在专家配置上有所不同：
- 专家规模：Llama 4使用更少但更大的专家（2个活跃专家，每个8192隐藏维度）
- 激活参数：170亿活跃参数，约为DeepSeek V3的一半
- 混合策略：交替使用MoE和密集模块，而非全部采用MoE
六、Qwen3：全尺寸覆盖的模型家族
Qwen3系列提供了从0.6B到235B的全尺寸模型覆盖，既有密集模型也有MoE变体，体现了对不同应用场景的深入理解。
6.1 小模型的精巧设计
Qwen3 0.6B可能是目前最小的当代开源模型，但其性能表现令人印象深刻。通过更深的网络结构（更多层数）和更窄的隐藏维度，实现了比Llama 3 1B更小的内存占用和不错的性能表现。
6.2 MoE模型的灵活选择
Qwen3的MoE版本提供了30B-A3B和235B-A22B两种规格，其中A22B表示220亿活跃参数。有趣的是，Qwen3移除了共享专家，可能是考虑到专家数量从2个增加到8个后，共享专家的必要性降低。
七、SmolLM3：无位置编码的大胆尝试
SmolLM3 3B模型采用了一个颇具争议的设计：无位置编码（NoPE）。这一理念源于2023年的研究，认为在因果注意力掩码的存在下，模型可以通过训练隐式地学习位置信息，无需显式的位置编码。
实验表明，NoPE不仅减少了模型参数，还改善了长度泛化能力，即模型在更长序列上的表现下降更少。SmolLM3团队采用了折中方案，仅在每4层中使用NoPE，平衡了创新性和稳定性。
八、Kimi 2：万亿参数的巅峰之作
Kimi 2无疑是2025年最引人注目的开源模型，1万亿参数的规模使其成为当前最大的开源大语言模型。其架构基本沿用了DeepSeek V3的设计，但在规模上更进一步：
- 专家数量增加：相比DeepSeek V3使用了更多的专家
- 注意力头减少：在MLA模块中使用了更少的注意力头
- Muon优化器：首次在如此大规模的模型中使用Muon优化器替代AdamW，实现了更优的训练效果
技术演进趋势总结
纵观2025年的大语言模型架构发展，我们可以清晰地看到几个重要趋势：
- 效率优化成为主旋律：无论是MLA、MoE还是滑动窗口注意力，所有创新都围绕着在保持性能的前提下降低计算成本
- 混合架构成为标准：纯粹的密集模型越来越少，MoE、混合注意力等组合策略成为主流
- 工程细节决定成败：归一化层的位置、注意力机制的选择、专家配置等看似微小的调整，往往决定了模型的最终表现
- 全尺寸覆盖成为趋势：从0.6B到1T参数，不同规模的模型满足了从边缘设备到云端服务的全场景需求
这些技术演进不仅推动了AI能力的边界，也为未来的应用创新奠定了坚实基础。随着技术的不断成熟，我们有理由期待更加高效、智能的大语言模型出现。
技术术语解释
多头注意力（MHA）：Transformer模型的核心机制，让模型能够同时关注序列中不同位置的信息，类似于人类阅读时同时关注多个关键词。
分组查询注意力（GQA）：MHA的优化版本，通过让多个注意力头共享键值对来减少内存使用，就像多个学生共用一份参考资料。
多头潜在注意力（MLA）：DeepSeek提出的创新注意力机制，通过压缩键值张量来减少内存占用，类似于将大文件压缩后再存储。
混合专家系统（MoE）：将大模型分解为多个专家子网络，每次只激活最相关的几个专家，就像医院里的专科会诊制度。
滑动窗口注意力：限制每个token只能关注附近固定范围内的其他token，减少计算量的同时保持局部相关性。
RMSNorm：一种归一化技术，通过标准化输入数据的分布来稳定训练过程，类似于将不同尺度的数据调整到同一标准。
旋转位置编码（RoPE）：通过旋转向量来注入位置信息的技术，让模型能够理解词语在句子中的相对位置。
无位置编码（NoPE）：移除显式位置编码，依靠注意力掩码让模型隐式学习位置信息的大胆设计。
Muon优化器：一种新型优化算法，相比传统的AdamW在某些场景下能实现更好的训练效果。
本文基于Sebastian Raschka博士的技术博客整理，原文链接：https://sebastianraschka.com/blog/2025/the-big-llm-architecture-comparison.html