2024-2025 旗舰 LLM 架构演进：MoE 稀疏革命与 KV-cache 优化设计

• 分层策略：7B 版保留 MHA 并使用 sliding-window 节省 KV cache；32B 版采用 GQA。
• YaRN 扩展：仅在 global 层使用 YaRN 将原生上下文扩展至更大（如 64k）。

工程实践建议 若需长上下文支持，YaRN 或 RoPE 重缩放是可行方案，但应仅在 global 层使用以兼顾效率。对比不同版本时，关注 attention 类型与 sliding-window 策略对实际推理内存和速度的影响。

Gemma 3（及 Gemma 3n）

Gemma 3 定位为效率取向的代表，突出点是滑动窗口注意力与独特的归一化层放置。

关键设计

• Sliding Window Attention：大量层使用局部注意力（如 global:local 调整为 1:5），大幅节省 KV cache 与内存，对 perplexity 影响较小。
• 混合归一化：在 attention 模块周围同时采用多处 RMSNorm，兼顾 Pre/Post 行为，平衡训练稳定与性能。
• 移动端优化（Gemma 3n）：通过 PLE（Per-Layer Embedding）减少运行时内存，部分参数按需从 CPU/SSD 流式加载，带来 I/O 与延迟的权衡。

工程实践建议 低 GPU 显存或本地设备部署场景，考虑 sliding-window + 混合 global 层来取得平衡。PLE 适合边缘设备与分层存储系统，但需评估 stream I/O 延迟。对比模型时务必统一'参数口径'（是否含 embedding）。

![图：Gemma 3 架构图解]

![图：常规注意力与滑动窗口注意力对比]

Mistral 系列

Mistral Small 3.1

24B 模型以低延迟与实用基准见长，关键在于自定义 tokenizer 与较小的 KV cache。

关键设计

• Tokenizer 优化：对速度影响显著，搭配小 KV cache 能获得 token/sec 优势。
• 放弃 Sliding Window：默认使用标准 GQA，更易利用 FlashAttention 等高效实现，降低延迟。
• 架构传统：标准 transformer 变体，工程实现精简以获得更好的部署特性。

工程实践建议 目标是低延迟在线推理时，优先考虑 tokenizer、KV cache 大小、层数与高效 attention 实现的配合。验证时应做 end-to-end latency 测试（含 tokenizer 与 I/O），而非单纯看浮点运算基准。

Mistral 3（Large）

采用类似 DeepSeek V3 的架构（MoE + MLA 风格），但在专家配置上做调整，并加入视觉编码器。

关键设计

• 架构相似性：与 DeepSeek V3 高度相似，主要差别在 experts 的大小/数目比例。
• 多模态支持：Large 版本带有视觉 encoder。
• 性价比：在 token/sec 与成本效率上具有优势。

工程实践建议 采纳成熟开源架构时，训练 pipeline、tokenizer、初始化与微调策略通常比微小架构改动更决定最终表现。

Llama 4（Meta）

Llama 4 继续沿用 MoE 思路，但采用更经典的配置。

关键设计

• MoE 布局：交替的 MoE 与 dense 层，每次激活少数大专家（如 2 个），与 DeepSeek 的'更多小专家'形成对比。
• GQA 替代 MLA：沿用 GQA 设计，工程生态支持更成熟。
• 多模态支持：包含原生多模态能力。

工程实践建议 MoE 的'专家规模 vs 专家数'是关键维度。偏大专家/少数激活适合特定负载，偏小专家/多激活利于精细分工。GQA 实现成熟度高，MLA 在 KV-cache 场景内存优势明显，需根据目标场景权衡。

Qwen3（含 Dense 与 MoE 版本）

Qwen3 提供从 0.6B 到 32B 的完整产品线，覆盖教育、本地测试到大规模生产需求。

关键设计

• 多规格覆盖：Dense 与 MoE 变体并存，用户可根据成本/性能选择。
• 架构倾向：某些尺寸选择更深层数，权衡速度与记忆占用。

工程实践建议 小规模本地部署或教学实践可尝试 Qwen3 0.6B。若要节省推理成本但保持大模型能力，优先选 MoE 变体，但需解决 routing、负载均衡与并行性问题。

Kimi K2（大规模扩展示例）

Kimi K2 是将 DeepSeek V3 架构放大到 1T 参数规模的实例。

关键设计

• 架构延续：基本为 DeepSeek V3 架构的放大版，延续 MoE+MLA 设计哲学。
• Thinking 变体：扩展上下文（如 128k 到 256k），重视长上下文与推理增强。

工程实践建议 当放大到极大规模（近万亿级别）时，工程挑战与微调策略非常关键：路由稳定性、跨设备通信、专家负载均衡都需要重点投入。

总结

当代 LLM 的进步更多表现为在 Transformer 基座上不断做精细而高影响力的工程与架构折衷。选择哪种架构应以明确的目标驱动（最高质量、最低延迟、最低成本、边缘部署），并把训练数据、微调流程与推理工程（tokenizer、KV 管理、并行/路由实现）作为同等关键的决策要素。多条工程与研究路径都可通向高质量模型，关键在于明确目标并做好工程落地。