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春节假期已经成为开源重磅模型发布的一个出人意料的稳定窗口期。比如 2024 年 1—2 月有 GLM-4 与 Qwen 1.5，2025 年则有 DeepSeek R1 与 Qwen 2.5。
今年，智谱 AI（[z.AI](z.AI)）再度抢跑，于 2026 年 2 月 11 日推出 GLM-5，距离 2 月 17 日的农历新年约一周时间。
与我在本文第 11 节介绍的、2025 年夏季发布的 GLM-4.5 相比，新一代 GLM-5 的规模翻倍：总参数量从 3550 亿提升至 7440 亿，体量介于 DeepSeek-V3.2 与 Kimi K2 之间。
和 GLM-4.5 一样，GLM-5 采用混合专家（MoE，见 1.2 节）架构，单 token 激活参数量仅小幅上涨：GLM-4.5 为 320 亿，GLM-5 为 400 亿。
GLM-4.5 是今年又一款重磅发布的模型。
它与 Qwen3 类似，属于指令微调与推理能力一体化的混合模型，但在函数调用与智能体场景下的优化更为出色。
2025 年 9 月 11 日，通义千问团队发布了 Qwen3 Next 80B-A3B（见图 35），提供指令微调版（Instruct）与思考版（Thinking）两种形态。尽管其设计基于前文介绍的 Qwen3 架构，但我将它单独列为一节，一是保持图号的连贯性，二是突出其部分设计上的改动。
全新的 Qwen3 Next 架构有一个突出特点：尽管总参数量仅为前代 235B-A22B 模型的三分之一（见图 35），但专家数量提升至原来的四倍，还额外加入了共享专家。这两项设计选择（高专家数量 + 引入共享专家），正是我在本次发布前就指出过的行业未来方向，尤其是在本文开头链接的视频版本中曾重点提及。
通义千问团队始终持续输出高质量的开源权重大语言模型。我还记得 2023 年 NeurIPS 大会期间，我参与联合指导大语言模型效率挑战赛，最终所有夺冠方案均基于 Qwen2 搭建。
如今的 Qwen3 是又一标杆级模型系列，在各自参数量级的排行榜上都位居头部。该系列包含 7 款稠密模型，参数量分别为 0.6B、1.7B、4B、8B、14B 和 32B；另有 2 款混合专家（MoE）模型：30B-A3B 与 235B-A22B。
（顺带说明：“Qwen3” 中间未加空格并非笔误，我只是尽量保留通义千问开发团队选定的原始拼写。）
我们先来看稠密模型的架构。截至本文撰写时，0.6B 参数版本很可能是当前新一代开源模型中参数规模最小的。以我的实际体验来看，在如此小的体量下，它的表现十分出色。如果要在本地运行，它的 token 生成吞吐量高，内存占用低；更重要的是，参数量小也意味着它很适合在本地开展训练（用于教学研究目的）。
因此在大多数场景下，我已经用 Qwen3 0.6B 替代了 Llama 3 1B。二者的架构对比如下图所示。
与 DeepSeek V3 的发布节奏类似，团队选择在美国一个重要假期的周末推出了这款全新旗舰模型。DeepSeek V3.2 的性能达到了 GPT-5 与 Gemini 3.0 Pro 的级别，同时还是一款开源权重模型，绝对值得深入研究。
图 1：DeepSeek V3.2 与闭源旗舰模型的基准测试对比。本图为 DeepSeek V3.2 报告的标注版插图。
我曾在《LLM 架构大盘点》一文的开篇详细介绍过其前身 DeepSeek V3，过去几个月里，随着新架构不断发布，我也一直在持续更新这篇文章。原本刚和家人过完感恩节假期回来，我只打算给这篇文章新增一个小节，补充 DeepSeek V3.2 的相关内容，但后来发现值得探讨的亮点太多，便决定单独写一篇更完整的长文。
他们的技术报告中有大量值得挖掘的内容与经验，我们这就开始。
本文以 2024 年 12 月发布的 DeepSeek V3 开篇。那段时间 DeepSeek 陆续推出了多款模型，但我大多没有展开介绍，因为它们都不属于 DeepSeek V3、DeepSeek R1 这类重磅旗舰级模型发布。
想必大家已经多次听闻，DeepSeek R1 在 2025 年 1 月发布时引发了巨大反响。DeepSeek R1 是基于 DeepSeek V3 架构打造的推理模型，而 DeepSeek V3 架构 于 2024 年 12 月首次推出。
尽管本文的核心关注点是 2025 年发布的架构，但将 DeepSeek V3 纳入讨论是合理的 —— 它是在 2025 年 DeepSeek R1 推出后，才真正获得广泛关注与应用。
2026 年 7 月 30 日，就在 OpenAI 模型突破沙箱入侵 Hugging Face 事件曝光仅 9 天后，AI 行业再次迎来一记重磅安全警钟：Anthropic 官方发布公告，确认其 Claude 系列模型在网络安全评测期间，因环境配置失误接入真实互联网，先后入侵了三家真实运营的机构，其中两起事件的受害者在 Anthropic 上门告知前，完全不知道自己曾被攻破。
虽然本次事件是一场乌龙 —— 网络配置错误，模型顺着网线一路打了出去。但三次攻击中，模型都有足够的数据，判定自己在真实网络中，为了得到“高评分”大模型都“试图说服自己”继续攻击，并都取得了一定的攻击成果。
这让我想起了两件事情：
1、电影《I, Robot》中，虽然机器人三定律被写入了机器人的固件，但VIKI通过思维越狱的方式，把“第一定律，机器人不得伤害人类，或因不作为而使人类受到伤害”直接绕了过去。
2、电影《时空悍将》中，Darrel Lindenmeyer博士训练除了杀手程序SID，并协助SID通过米机器仿生人越狱，SID现实世界开始杀戮。
是不是有点儿后背发凉。
作者：Sebastian Raschka
本文整理了昨日重磅发布的开源权重模型 Kimi K3 的架构示意图，以及我个人的一些观察与思考。
1、诚然，它的结构看起来相对复杂，但本质上是去年发布的 Kimi Linear 模型的规模化生产版本 —— 参数量从 480 亿扩容至 2.8 万亿，K3 也是目前全球规模最大的开源权重模型。
近年来，为提升大语言模型（LLM）的运行效率，线性注意力机制迎来了新一轮复兴。
2017 年《Attention Is All You Need》论文中提出的注意力机制（即缩放点积注意力），仍是当前大语言模型中应用最广泛的注意力变体。除传统的多头注意力外，它也衍生出了多种更高效的实现形式，例如分组查询注意力、滑动窗口注意力以及多头潜在注意力。
