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1、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

2、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 Transformer 架构目前仍架构目前仍占领大模型架构绝对主流地位：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

3、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

4、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 NLPT

5、ransformer 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 LawScaling Law 范式兴起TransformerTransformer 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 参数规模逐步突破百百亿级亿级(Google T5-11B)。预训练预训练+微调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 Transf

6、ormer 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 BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage UnderstandingTransformers forLanguage Understanding预训练预训练+微调（微调（fine-tuningfine-tuning）范式兴起BERTBERT（20182018）首个双向 Transformer 预训练模型，语言表示模型奠基之作ChatChatGPTGP