Sebastian Raschka· Sebastian Raschka, PhD·· 2026-02-25精选AI 评分73
2026 年初开源大模型架构横向对比：从注意力混合机制到长上下文推理优化
A Dream of Spring for Open-Weight LLMs: 10 Architectures from Jan-Feb 2026
AI 导读
Sebastian Raschka 梳理并对比了 2026 年 1 至 2 月发布的 10 余款代表性开源大模型的网络架构与基准表现。分析指出近期开源模型普遍强化了推理计算效率设计，包括广泛采用 MLA、DeepSeek 稀疏注意力、Gated DeltaNet 等线性注意力混合机制、多 Token 预测以及滑动窗口注意力。
推荐理由
原文横向对比了多款开源大模型的注意力机制与混合专家结构演进，读者可据此理清长上下文与推理效率优化的关键设计差异。
来源：Sebastian Raschka · magazine.sebastianraschka.com