2025大模型技术核爆：19款开源巨兽架构全拆解，从万亿参数Kimi K2到Mamba缝合怪Nemotron 3！
2025年即将翻篇，但AI圈的这场技术风暴才刚刚掀起巨浪！如果你还在用GPT-4的思维看今天的模型，那你真的OUT了！从1月DeepSeek R1横空出世，到12月Mistral 3和Nemotron 3接连发布，这一年大模型不仅没有“触顶”，反而在架构、训练、推理、工具集成等多个维度全面进化。更惊人的是，顶级开源模型如今已能逼近甚至超越OpenAI、Anthropic等闭源大厂的水平——而且成本低到令人咋舌！
本文带你从核心技术细节、参数设计、训练算法到推理优化，彻底拆解2025年LLM发展的五大技术主线，看清谁才是真正的AGI先行者。
1. DeepSeek V3 / R1：6710亿参数仅激活370亿，MLA+MoE双王炸组合引爆行业
2025年1月，DeepSeek团队扔出一颗重磅炸弹——DeepSeek R1。这不仅是首个开源的“推理型”大模型，更首次验证了：我们不需要5000万美元，甚至500万都绰绰有余，就能训练出媲美GPT-4.5的顶级模型。根据其官方论文披露，6710亿参数的DeepSeek V3基础模型训练成本仅约500万美元，而在此之上微调出R1推理模型，额外成本仅29.4万美元！这个数字直接让整个AI投资圈炸锅——原来训练顶级模型的门槛，比想象中低了一个数量级。
架构上，DeepSeek V3采用61层Transformer，每层含256个专家，但仅激活9个（1个共享专家+8个路由专家），总参6710亿，激活仅370亿。其另一大杀器是“多头潜在注意力”（Multi-Head Latent Attention, MLA）——将K/V压缩至低维存入KV缓存，推理时再投影回原维，显存节省显著，且性能优于标准MHA与GQA。
DeepSeek-V2论文的消融实验证明：MLA建模性能优于MHA，而GQA反而略逊一筹。这意味着，DeepSeek团队用一点计算换来了显存与性能的双赢。
2. OLMo 2：透明开源典范，后归一化+QK归一化稳定训练
由艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI）推出的OLMo 2，虽未登顶榜单，却是开源社区的“教科书级”存在。它完整公开了训练数据、代码和检查点，为学术研究提供了宝贵基准。
架构上，OLMo 2反其道而行之，采用“后归一化”（Post-Norm）——将RMSNorm放在注意力和前馈模块之后，而非主流的“前归一化”（Pre-Norm）。配合“QK归一化”（QK-Norm，即在查询Q和键K上额外加一层RMSNorm），训练过程异常稳定。虽然实验无法完全剥离这两项改进的独立贡献，但损失曲线明显更平滑。值得注意的是，OLMo 2仍使用传统MHA，未采用GQA或MLA。
三个月后发布的32B变体才加入GQA，显示出其“先求稳、再求快”的工程哲学。其训练透明度之高，堪称开源界清流。
3. Gemma 3：滑动窗口注意力5:1配比，极致优化推理效率
谷歌的Gemma 3继续走“高效亲民”路线。其27B模型在Mac Mini上即可流畅运行，秘诀在于“滑动窗口注意力”（Sliding Window Attention, SWA）。与Gemma 2的1:1全局/局部注意力比不同，Gemma 3调整为5:1——每5层局部注意力才配1层全局注意力，且窗口大小从4096压缩至1024。
这种设计大幅降低KV缓存内存占用，而消融实验显示对建模性能影响微乎其微。
此外，Gemma 3在注意力模块前后都加了RMSNorm，形成“前+后”双重归一化，兼顾训练稳定性与表达能力。
其轻量版Gemma 3n更进一步，引入“逐层嵌入”（Per-Layer Embedding, PLE）和“套娃Transformer”（MatFormer），可在手机端动态加载参数子集，实现“一模型多尺寸”部署。
4. Mistral Small 3.1：回归标准GQA，速度优先
Mistral Small 3.1（24B）在发布时性能超越Gemma 3 27B（除数学外），且推理更快。原因在于：它放弃了Mistral早期使用的滑动窗口注意力，回归标准GQA，并优化了分词器和层数。
这暗示：在非超长上下文场景下，标准注意力+FlashAttention优化反而比SWA更高效。其架构简洁，KV缓存小，适合低延迟应用，成为边缘部署新宠。
官方配置文件中“sliding_window”字段设为null，证实其已彻底舍弃局部注意力。
5. Llama 4：MoE路线跟进者，但专家设计更“粗”
Llama 4终于拥抱MoE，但设计思路与DeepSeek V3迥异。它仅激活2个专家（隐藏层8192），而DeepSeek激活9个（隐藏层2048）。
Llama 4还在Transformer块中交替使用MoE层和稠密层，而非每层都用MoE。
结果是：总参数虽达4400亿，但激活参数仅170亿，远低于DeepSeek V3的370亿。
这种“少而大”专家策略，专业化程度较低，可能导致真实场景表现不如榜单分数亮眼。
其架构整体相似于DeepSeek V3，但在注意力机制上仍用GQA，而非MLA。
6. Qwen3：全尺寸覆盖，从0.6B到235B MoE
通义千问Qwen3系列堪称“全家桶”：7个稠密模型（0.6B至32B）+2个MoE模型（30B-A3B、235B-A22B）。
其0.6B模型是目前最小的第三代开源模型，性能却优于Llama 3 1B，成为本地部署新宠。
Qwen3 MoE版最初放弃共享专家，开发者Junyang Lin解释：“未见显著收益，且担心推理优化复杂度。”
但到了Qwen3-Next，团队又加回共享专家，并将专家数从8增至32，总参数降至800亿，激活参数30亿——显示出对“更多小专家”路线的回归。
全系列支持YaRN（RoPE重缩放），原生上下文32K，可扩至131K。
7. SmolLM3：30亿参数小钢炮，NoPE位置编码引热议
SmolLM3虽小（3B），却在同尺寸中表现惊艳。其最大胆的设计是“NoPE”（No Positional Embeddings）——完全移除RoPE等显式位置编码。模型仅靠因果注意力掩码维持时序，竟在长序列泛化上表现更优。不过团队保守起见，仅在每4层中应用一次NoPE。
其训练细节全公开，对标Qwen3 1.7B/4B，性价比极高，是教育与研究的理想选择。
NoPE的理论依据是：即使无显式位置信号，因果掩码仍能提供隐式方向性，模型可通过梯度下降自行学习时序结构。
8. Kimi K2：万亿参数巨兽，复用DeepSeek V3架构
Kimi K2以1万亿参数成为当前最大开源模型，架构几乎照搬DeepSeek V3，仅将MLA头数减少、专家数增加。其“Thinking”变体将上下文扩展至256K，并在多任务推理上超越GPT-4.5。更惊人的是，它首次在千亿级模型中使用Muon优化器替代AdamW，训练损失曲线异常平滑。
Kimi K2的发布，标志着开源社区已具备挑战闭源巨头的硬实力。其基础版128K上下文，Thinking版直接翻倍至256K，成为长上下文推理新标杆。
9. GPT-OSS：OpenAI破天荒开源，宽而浅+少而大专家
OpenAI在2025年底突然发布gpt-oss-20b和gpt-oss-120b，这是其自GPT-2以来首次开源。
gpt-oss-120b采用“宽而浅”设计：24层、嵌入维度2880，远宽于Qwen3的48层×2048。专家设计也反潮流：仅32个专家，激活4个，但每个专家极大。
它还复活了GPT-2时代的“注意力偏置”（attention bias），并引入“注意力汇”（attention sinks）——非真实token，而是每头学习的偏置logits，用于稳定长上下文注意力。其20B和120B版本均支持滑动窗口注意力（每二层），但窗口大小未公开。
10. Grok 2.5与GLM-4.5：共享专家回归，稠密前缀稳训练
xAI的Grok 2.5（270B）和智谱的GLM-4.5（355B）都不约而同采用“前3层稠密+后MoE”结构。
理由很充分：初期稠密层能稳定低层语义特征提取，避免MoE路由噪声干扰。两者也都保留共享专家，GLM-4.5甚至在12项基准上平均超越Claude 4 Opus，成为国产之光。
Grok 2.5的共享专家设计略有不同——其SwiGLU模块中间维翻倍，但功能等效。
这种“稠密前缀+MoE主体”策略，已成为超大规模模型的标准范式。
11. GLM-4.5（智谱AI）：国产之光，稠密前缀+共享专家双保险
GLM-4.5（智谱AI）作为2025年国产大模型代表，总参数3550亿（Air版1060亿），激活220亿，采用8专家+1共享专家MoE设计。
其关键创新在于：前3层保持稠密，后续才启用MoE，有效避免早期路由不稳定；同时回归共享专家机制，提升整体性能。
架构上采用GQA+注意力偏置，在12项基准平均超越Claude 4 Opus，仅略逊于GPT-o3/Grok 4，成为国产大模型的新标杆。
12. Qwen3-Next：线性注意力复兴，Gated DeltaNet登场
2025年下半年，线性注意力强势回归。Qwen3-Next 80B-A3B用“门控DeltaNet + 门控注意力”混合架构（3:1比例），原生支持262K上下文。DeltaNet通过快速权重更新替代注意力，复杂度从O(n²)降至O(n)。其128专家+共享专家设计，激活32亿参数，稀疏度更高。同时支持多令牌预测（MTP）+推测解码，训练与推理一致性优化，推测解码接受率高。
13. MiniMax-M2：放弃线性注意力，回归标准架构求稳
MiniMax-M1曾用“闪电注意力”（lightning attention）追求效率，但M2版本却回归标准注意力。
团队坦言：线性注意力在推理和多轮对话中表现不佳。M2转而采用“逐层QK归一化”——每个注意力头都有独立的RMSNorm参数，并使用“部分RoPE”（仅一半维度旋转），以提升长序列外推能力。其稀疏度高达4.37%（激活10B/总参230B），远高于Qwen3的9.36%，成为最“精打细算”的MoE模型。
14. Kimi Linear：通道级门控+NoPE，线性注意力再进化
Kimi Linear总参480亿，采用Kimi Delta Attention（KDA）+MLA混合架构（3:1）。KDA引入“通道级门控”（非标量），精细控制记忆衰减；MLA层禁用RoPE（NoPE），简化长上下文扩展；同时保留KV压缩+输出门控，兼顾效率与性能。
其设计验证了线性注意力在推理/多轮任务中的可行性，成为Qwen3-Next的重要补充。
15. Olmo 3 Thinking：透明+推理双加持
Olmo 3新增“推理”（Thinking）版本，架构沿用Post-Norm+QK-Norm，7B版用MHA+SWA，32B版升级为GQA。其64K上下文通过YaRN（RoPE重缩放技术）实现，保持长上下文质量。全开源训练细节，使其成为研究线性注意力与MoE结合的理想平台。
其7B模型仍用MHA，但加入滑动窗口；32B则全面转向GQA，显示出渐进式升级策略。
16. DeepSeek V3.2：稀疏注意力加持，性能对标GPT-5.1
DeepSeek V3.2在V3基础上引入稀疏注意力（Sparse Attention），性能对标GPT-5.1/Gemini 3.0 Pro。其总参~6710亿，激活~370亿，保持MLA+MoE核心优势。作为当前最强开源推理模型，在数学/代码任务中达到金牌水平，是DeepSeek系列的巅峰之作。
17. Mistral 3 Large：复用DeepSeek架构，唯一多模态MoE
Mistral 3 Large（675B）竟直接复用DeepSeek V3架构，仅调整专家大小（专家数减半，单专家容量翻倍），并加入2.5B视觉编码器，成为唯一含视觉编码器的MoE大模型。其激活参数410亿（39B MoE + 2B Vision），与NVIDIA合作，在Blackwell芯片上吞吐极致优化。虽暂无Thinking版本，但推理速度优势明显，适合多模态低成本部署。
18. Nemotron 3 Nano：Mamba-Transformer终极缝合
NVIDIA的Nemotron 3 Nano（30B-A3B）是最大胆的尝试：52层中，仅少数用GQA，其余为Mamba-2 + MoE交替堆叠。Mamba-2作为状态空间模型，线性复杂度带来超高吞吐。其13个宏块中，每块含Mamba-2 → MoE → MoE → GQA子结构。MoE部分含128专家，激活7个（1共享+6路由）。若其500B Ultra版能保持性能，或成Transformer有力挑战者。NVIDIA同步开源训练代码与数据，复现门槛极低。
19. Xiaomi MiMo-V2-Flash：128窗口SWA，速度与性能兼得
小米12月发布的MiMo-V2-Flash（309B）以15B激活参数，性能媲美DeepSeek V3.2，且更快。
秘诀在于：SWA窗口仅128（Gemma 3为1024），是史上最大SWA模型，并结合多令牌预测（MTP）加速解码。其5:1全局/局部注意力比与Gemma 3相同，但窗口缩小8倍，KV缓存极小，推理速度飙升。MTP训练使其在推测解码中接受率高，进一步降低延迟。
总结：开源模型性能逼近闭源，多技术融合推动AGI加速
2025年LLM发展由五大支柱驱动：可验证强化学习（RLVR）、混合专家架构（MoE）、高效注意力机制、推理时缩放、工具调用代理化。开源模型不仅在性能上追平闭源巨头，更以透明、低成本、可定制优势赢得开发者青睐。AGI之路，正由全球协作加速铺就。