万亿参数狂欢！一文刷爆2025年七大顶流大模型架构

主要观点总结

本文深入剖析了新发布的顶级开源模型的创新技术，包括架构、组件和技术特点等。涉及模型如DeepSeek-V3、Kimi K2、Qwen3、OLMo 2、Gemma 3等，并对比了它们的架构和性能。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek-V3架构和技术特点

介绍DeepSeek-V3的架构，包括多头潜在注意力（MLA）、混合专家模型（MoE）等创新技术，以及其在推理过程中的效率提升。

关键观点2: Kimi K2架构和特点

阐述Kimi K2的架构，包括其使用相对新型的优化器Muon而非AdamW，以及在DeepSeek-V3架构基础上的扩展和改进。

关键观点3: Qwen3系列模型特点

解释Qwen3系列模型的特点，包括其多种规模的模型、使用MoE变体、规范化层位置的变化等。

关键观点4: OLMo 2的规范化层位置和设计优化

探讨OLMo 2的架构设计，特别是其规范化层位置的变化（从后规范化到前规范化），以及QK-Norm的使用对训练过程稳定性的提升。

关键观点5: Gemma 3的滑动窗口注意力技术

分析Gemma 3的滑动窗口注意力技术如何降低内存需求和计算成本，以及其与常规注意力的对比。

关键观点6: Mistral Small 3.1的优化特点

讨论Mistral Small 3.1如何通过定制分词器、减少KV缓存和层数等优化手段提升推理效率。

关键观点7: Llama 4的架构和MoE设计

阐述Llama 4的架构特点，包括其与DeepSeek-V3的相似性和差异，特别是其在MoE设计上的特点和优化。

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