2025大模型架构揭秘：万亿参数背后 | AIGC.Bar洞察

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引言

自GPT架构诞生以来，大型语言模型（LLM）的发展日新月异。然而，当我们审视从GPT-2到2025年的DeepSeek-V3、Llama 4等顶流模型时，会发现其核心的Transformer骨架似乎并未发生颠覆性改变。这不禁让人发问：我们是在见证真正的技术突破，还是仅仅在现有框架上进行微调优化？

事实上，表面的平静之下暗流涌动。看似微小的架构升级，如旋转位置编码（RoPE）、分组查询注意力（GQA）和SwiGLU激活函数，已成为行业标配。但更深层次的创新，如混合专家模型（MoE）、多头潜在注意力（MLA）和滑动窗口注意力，正深刻地重塑着大模型的效率与性能边界。本文将深入剖析这些潜藏在万亿参数狂欢背后的架构革新，带你一探2025年顶流LLM的技术风向。

MoE的胜利：万亿参数时代的效率密码

随着模型参数竞赛进入“万亿”级别，如何平衡模型容量与计算成本成为了核心挑战。混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE） 正是应对这一挑战的关键技术，并被DeepSeek、Llama 4等多个顶流模型所采纳。

MoE的核心思想是用多个“专家”（即前馈网络FFN）替换掉Transformer中原有的单个FFN模块。这使得模型的总参数量可以急剧增加，从而提升模型的知识容量。但其精妙之处在于稀疏激活：在推理时，一个被称为“路由器”（Router）的组件会为每个输入Token动态选择一小部分专家进行计算，而非激活所有专家。

DeepSeek-V3/R1 & Kimi K2：这两个模型是MoE架构的杰出代表。以DeepSeek-V3为例，它拥有惊人的671B总参数和256个专家，但在推理时每个Token仅激活9个专家，实际使用的活跃参数仅为37B。这种设计极大地提升了推理效率。此外，DeepSeek还引入了“共享专家”机制，即一个对所有Token都激活的专家，研究表明这能有效提升整体性能。Kimi K2则在DeepSeek-V3的基础上进一步扩展，达到了万亿参数规模。

Llama 4 Maverick：Meta的Llama 4同样采用了MoE架构，但其实现方式与DeepSeek有所不同。Llama 4的专家数量较少但规模更大（每次激活2个专家），且采用了MoE层与传统密集层交替排布的策略。这种设计在400B的总参数下，实现了仅17B的活跃参数，展现了对推理效率的极致追求。

MoE架构的普及，标志着人工智能领域从单纯追求参数量的“野蛮生长”，转向了更注重计算效率和模型能力的“精耕细作”。

注意力机制的精细化演进

注意力机制是Transformer的心脏，其效率直接影响模型的整体表现。近年来，除了广为人知的分组查询注意力（Grouped-Query Attention, GQA） 通过共享键（Key）和值（Value）来替代传统多头注意力（MHA）以降低内存带宽外，更多创新的注意力变体也开始崭露头角。

多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）：由DeepSeek系列模型率先应用，MLA提供了一种与GQA不同的内存优化策略。它并非减少头的数量，而是在将键和值存入KV缓存前，先将其压缩到一个低维空间。虽然这在推理时增加了一次额外的投影计算，但却能显著降低KV缓存的内存占用。根据DeepSeek的消融实验，MLA在建模性能上甚至略优于MHA和GQA。

滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）：由Gemma系列模型推广，这是一种局部注意力机制。与标准注意力（全局注意力）中每个Token都能关注序列中所有其他Token不同，滑动窗口注意力将计算限制在一个固定大小的局部窗口内。Gemma 3通过将大部分层设置为滑动窗口注意力，仅保留少数层为全局注意力，大幅降低了KV缓存的需求，使其在有限的计算资源（如消费级设备）上也能高效运行，且对模型性能的影响微乎其微。

从GQA到MLA再到滑动窗口注意力，我们看到注意力机制正朝着更高效、更灵活、更适应不同硬件环境的方向演进。

训练稳定性的新探索：规范化层的博弈

模型的训练稳定性是决定其最终性能的关键。在这一领域，研究者们将目光投向了看似不起眼的规范化层（Normalization Layer）。

后规范化（Post-Norm）的回归：早期Transformer采用后规范化（将Norm层置于子模块之后），但后续GPT系列为了训练稳定性转向了前规范化（Pre-Norm）。然而，Allen AI开发的OLMo 2模型却重新审视了后规范化。通过将RMSNorm层置于残差连接内部的子模块之后，OLMo 2在保持后规范化优势的同时，获得了比前规范化更稳定的训练过程。

QK-Norm的引入：OLMo 2的另一项创新是在注意力模块内部，对查询（Query）和键（Key）应用RMSNorm进行规范化，即QK-Norm。这一操作与后规范化的调整相结合，进一步增强了训练的稳定性，有效抑制了梯度爆炸或消失的问题。

Gemma 3的混合策略：Gemma 3则采用了更为独特的混合规范化策略，在GQA模块前后都放置了RMSNorm层，试图兼顾不同规范化方式的优点。

这些对规范化层位置和方式的精细调整，虽然不像MoE那样引人注目，却对训练出强大而稳定的大模型至关重要，是AI工程化实践中的智慧结晶。

结论：走向高效与务实的未来

回顾2025年的顶流大模型架构，我们可以清晰地看到几大趋势：

MoE成为主流：稀疏激活的MoE架构已成为扩展模型规模、同时控制推理成本的首选方案。

注意力机制多元化：从GQA、MLA到滑动窗口注意力，不同的机制为模型在效率和性能之间取得多样化的平衡提供了可能。

底层优化持续深入：对规范化层、优化器（如Kimi K2使用的Muon）等基础组件的持续探索，正在为模型的训练稳定性和最终性能奠定坚实基础。

从DeepSeek的MLA+MoE，到Llama 4的精简MoE，再到Gemma的滑动窗口，以及OLMo 2的规范化创新，我们看到的不再是单一架构的垄断，而是一个百花齐放、注重实效的AI新时代。参数竞赛的狂欢仍在继续，但其背后，是对效率、稳定性和可部署性的深刻思考。这些架构上的微妙升级，正共同推动着LLM技术走向一个更加成熟和务实的未来。

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