大模型架构创新研究报告：下一场范式革命：谁是大模型架构新王者？

大模型架构创新研究报告自 年 出世、提出 架构以来，已过。AI 行业对 Transformer 的路径依赖引发了越来越多的争论，体现出日渐迫切的架构创新需求。目前行业内针对这一问题主要存在：对 进行，特别是针对其核心组件——Attention 机制的优化与变体探索，例如稀疏 Attention 等技术，旨在提升计算效率和内存利用率，以更好地适应大规模训练场景。对进行，如新型 RNN 架构等。这些架构试图从根本上摆脱对 Attention机制的依赖，并在长序列建模、并行计算和推理效率上展现出独特优势。值得注意的是，当前大模型架构的发展呈现出日益明显的，不同架构之间的界限越来越模糊， 更多性能领先的创新架构具备 的特点。本报告将围绕以上两条探索路径展开梳理，并拆解这些大模型架构创新的底层逻辑，对大模型架构层未来发展可能的演进方向及趋势作出分析。01020304Transformer 的地位与挑战Transformer 架构占据行业绝对主导地位Transformer 架构目前仍占领大模型架构绝对主流地位：架构的通用性、可扩展性以及丰富优化生态使其仍是国内外大规模语言、视觉、多模态模型的首选架构。非 Transformer 架构 2025 年实现工业级落地 0-1 突破：Minimax 推出 MiniMax-01 首次实现线性架构千亿参数（456B）工业级别落地验证，腾讯混元 T1 正式版基础模型 Turbo-S 采用 Transformer+Mamba 混合架构，标志着非 Transformer 架构技术路径在 2025 年实现了从科研走向工业落地的 0-1 突破。国内主流模型架构Transformer 架构线性架构混合架构海外主流模型架构OpenAI GPT 大模型Google Gemini 大模型AnthropicClaude 大模型xAI Grok 大模型Meta Llama 大模型Mistral AI Mistral 大模型注：盘点不分排名先后顺序百度文心大模型阿里巴巴 通义大模型科大讯飞讯飞星火大模型字节跳动豆包大模型华为盘古大模型商汤日日新大模型MiniMaxMiniMax-01腾讯混元大模型 月之暗面Kimi 大模型阶跃星辰Step 大模型DeepSeekDeepSeek 大模型面壁智能MiniCPM 大模型智谱GLM 大模型Hinton AlexNet用 CNN 做图像识别Ilya Sutskever Seq2Seq 用 LSTM 做翻译Kyunghyun Ch GRU提升 RNN 效率与性能CNN（卷积神经网络）用于图像处理语言任务中有一定应用RNN（循环神经网络）达到研究巅峰发展出 LSTM、GRU2006-20172017-2019前 Transformer 十年：深度学习引入 NLPTransformer 时代开启：预训练与 Scaling Law 范式出现与主导2017 Google、UofTAttention is All You Need预训练与 Scaling Law 范式兴起Transformer 成主流架构• RNN 训练困难，容易出现梯度消失/爆炸问题。• 缺乏并行性。• 难以处理超长序列。关键论文关键 模型架构特点• 参数规模逐步突破百亿级( Google T5-11B)。• 预训练+微调范式成为行业主流。• 生成式模型、理解式模型、多模态模型路线开始分化。大模型架构演进历史：从深度学习革命到 GPT 开启 Transformer 时代RNN基础架构LSTM解决长程依赖GRU简洁轻量版Google BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for'Language Understanding预训练 + 微调（fine-tuning）范式兴起BERT（2018）首个双向 Transformer 预训练模型，语言表示模型奠基之作ChatGPT（2018）首个 Transformer 自回归语言模型，开启生成式 AI 先河• GPT-3（2020）突破千亿参数，生成式 AI 里程碑。• CLIP & DALL·E（2021）融合视觉和文本，多模态开山作• GLM-130B（2021）首个开源中文百亿参数大模型• GPT-4（2023）取得多模态生成和逻辑推理（Chain-of-Thought）、Tool Use、System Prompt 等突破• Claude（Anthropic）、Gemini（Google）、Mistral等不同技术流派的探索• 腾讯混元、通义阿里、字节豆包、创业六小强等中国大模型崛起•RWKV、Mamba 等非 Transformer 架构的兴起与探索• 基础模型参数爆炸式增长，迅速突破千亿及万亿门槛。• Scaling Law 成为主流共识，算力、数据、模型参数规模化成为共同发力点• 预训练-微调+Transformer+next token prediction 范式具备统治力• 基础模型概念成共识，多模态大模型萌芽2020 OpenAI Jared Kaplan 等提出 Scaling Law 迅速成为共识2020-2022Transformer时代巅峰：基础模型参数规模不断突破2023-至今后Transformer时代：预训练范式见顶，创新架构探索兴起2021 GoogleSwitch Transformer 引入 MoE突破万亿参数规模大模型架构演进历史：主流范式从共识到见顶，后Transformer时代开启关键论文/演讲关键 模型架构特点GPT-3175BScaling Law2020Switch Transformer1.6Tsparse2021GPT-4~1.8Tmultimodal，tool use，reasoning20222023 OpenAI Ilya 发表“预训练结束”观点2023 OpenAI GPT-4 技术报告提 出 多 阶 段 训 练 、 精 细 化 对 齐（alignment）与稳健性能优化2025 DeepSeek R1 技术报告验证仅强化学习（RL）无监督微调（SFT）新范式• 随着模型规模增大，计算成本和存储需求激增，预训练+微调训练范式与 Transformer 架构范式见顶。• 强化学习（RL）+多阶段训练策略和知识蒸馏，提升大模型深度推理 System 2 能力成为新共识。• 多模态大模型从多个模型简单拼接开始走向理解生成一体+原生多模态模型。• 新兴非 Transformer 架构如 Mamba、RWKV、RetNet 等涌现，开始出现工业级落地。参考信息：EPOCH AI《Can AI Scaling Continue Through 2030?》、foundation capital《Has AI scaling hit a limit?》、OpenReview《On Limitations of the Transformer Architecture》Transformer 架构逐渐暴露出 3 大局限性• OpenAI GPT-4 推理阶段资源密度远超 GPT-3，模型在推理阶段为了保留能力