随着生成式AI技术的爆发式发展，大模型的架构创新已成为企业竞争的核心壁垒。不同技术路线的选择，不仅决定了模型的能力边界，更塑造了整个AI产业的生态格局。本文将系统梳理OpenAI、DeepSeek等主流团队的架构策略，剖析基准测试的演进逻辑，并展望未来技术发展的核心方向。

1、OpenAI：

专注于开创“推理计算”范式，以o系列模型引领潮流，并凭借先发优势打造新一类智能体模型。其战略是能力优先，将架构细节作为核心竞争优势予以保密。

2、DeepSeek：

奉行明确的开源共享战略。他们在MoE、MLA等公开透明的架构上积极创新，并采用GRPO等强化学习方法，以更低成本提供与SOTA相媲美的模型，直接挑战专有生态系统，在国际上获得了高度评价。

3、 Anthropic：

采取“安全优先，能力驱动”的路线。他们紧随OpenAI进入推理（“混合推理”）和智能体（“计算机使用”、智能体API）领域，但通常更强调可控、可理解的过程和企业级的可靠性，并且目前更注重代码能力。

4、 Google：

实施“平台与产品组合”战略。通过Gemini 2.5家族（Pro, Flash, Lite），他们提供了一套基于统一“思考模型”架构的分层模型，并深度集成到Google Cloud生态系统（Vertex AI）中，为企业提供具有明确性能权衡控制的解决方案。

5、 Qwen：

采用“灵活产品组合”战略。通过同时提供密集和MoE模型（Qwen3），并开创超长上下文（Qwen2.5 - 1M），他们满足了广泛的用例需求，并在多个领域（尤其是在多语言和开源领域）展开竞争。

6、 Minimax：

展现了新颖混合的探索精神。其m1模型将多种前沿但不同的思想（MoE、线性/softmax混合注意力、新颖RL算法）融合到一个强大的开源权重模型中，显示出他们探索独特架构组合的意愿。

主要LLM架构列表对比

推理与Coding的Benchmark表现

截至今年6月的表现如下：

模型架构的演进直接导致了Benchmark评估的分化。传统的NLP基准测试，如MMLU（大规模多任务语言理解），正迅速趋于饱和，对于区分前沿模型的能力愈发有限。

与此同时，一类专注于复杂推理（如GPQA, AIME）和智能体执行（如SWE - bench, Terminal - bench）的新基准，已成为衡量SOTA的关键标准。

这一转变的背后逻辑是：随着模型普遍能力的提升，它们在MMLU等知识密集型、选择题式的基准上的得分开始集中在高端区间，难以拉开差距。2025年AI指数报告明确指出了MMLU、GSM8K和HumanEval等传统AI基准的饱和情况。作为回应，学术界和工业界将注意力转向了能够有效测试新一代推理能力的基准。AIME（高难度数学竞赛）、GPQA（需要研究生水平知识的问答）以及特别是SWE - bench（要求模型像软件工程师一样修复真实的GitHub问题），如今已成为Claude 4、o3和DeepSeek - R1等模型发布公告中频繁引用的事实标准。

这一转变的更高阶影响是，SOTA的定义本身发生了变化。它不再是一个单一的、普适的头衔。一个模型可能在一个维度上是SOTA，但在另一个维度上则不然。例如，根据SWE - bench的领先表现，Anthropic的Claude 4被定位为SOTA的编码智能体。而OpenAI的o3/o4 - mini则凭借在AIME上的卓越成绩，成为数学和推理领域的SOTA。Google的Gemini 2.5 Pro则在上下文处理和多模态能力方面独占鳌头。这种由架构选择驱动的专业化，意味着选择最佳模型已成为一个依赖于具体用例的决策过程，反映出一个日益成熟和多样化的市场。

未来趋势

也许是具身智能与世界模型

当前在推理和智能体方面的发展趋势，是通向具身智能（Embodied AI）的直接前奏。感知、推理、规划和行动的闭环，正是具身智能体的核心工作流程。像Claude 4这样具备直接产品应用能力的模型，以及OpenAI的智能体框架，是模型从控制软件工具迈向控制机器人执行器的第一步。

核心挑战在于将模型从数字世界迁移到物理世界。物理世界存在严格的实时约束，而当前LLM的顺序执行、逐帧处理的架构并非为此设计。未来的研究，如Corki框架所提出的，将致力于算法与硬件的协同设计，通过让LLM预测未来的运动轨迹而非单一的、离散的动作，来解耦高延迟的LLM推理与低延迟的机器人控制。这预示着“世界模型”（World Models）——即能够理解和预测物理世界动态的AI系统将成为下一个研究热点。

对后Transformer架构的探索

尽管Transformer架构在过去几年取得了显著成功，但其固有的局限性也日益凸显，例如在处理某些组合性推理任务时的困难以及二次方复杂度问题。因此，学术界和工业界正在积极探索替代方案，尽管目前尚无任何架构能够完全取代它。 这些探索包括状态空间模型（State Space Models, SSMs），但研究表明，与Transformer相比，SSMs在需要从上下文中复制信息等任务上存在不足。目前，大多数所谓的“后Transformer”研究，实际上更侧重于改进而非取代Transformer。例如，通过提出新的层归一化方案（如ResiDual）来稳定深度Transformer的训练 ，或者开发更高效的长上下文处理方法 ，这些都是在现有范式内的渐进式创新。

结论

回顾2023年至今关键时期，可以清晰地看到，大型语言模型领域完成了一次深刻的战略转型。它不再单纯追求规模（Scale），而是转向了一个由三大新支柱构成的、更为复杂和强大的多维发展策略：

1.效率（Efficiency）： 通过稀疏化（MoE）和先进的注意力机制（MLA、混合注意力）实现。效率创新使得巨大的模型规模和超长的上下文处理在经济上具有可行性，为后续发展奠定了基础。

2.推理（Reasoning）： 通过将计算资源重新分配到推理阶段（“思考预算”）以及利用先进的强化学习技术训练模型涌现出解决问题的能力来实现。这使得模型从知识的存储器转变为问题的解决者。

3.智能体（Agency）： 作为推理能力的应用，它使模型能够自主地使用工具与数字乃至物理世界进行交互。这是将模型智能转化为实际行动的关键一步。

在这场新的竞争中，胜利不再仅仅属于规模最大的模型，而是属于那些最具效率、思考最为深刻、行动最为强大的系统。

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