LLM近期重大架构进化一览：从Gemma4到DeepSeekV4

随着大模型应用场景的扩展和上下文窗口的不断增大，长上下文推理带来的高昂计算和存储成本已成为架构设计的核心挑战。本文回顾了近期多款主流开源大模型(包括Gemma 4、Laguna XS.2、ZAYA1-8B和DeepSeek V4)围绕这一问题的架构创新。研究背景在于传统Transformer在处理超长序列时，其KV缓存和注意力计算开销呈线性增长，尤其在推理和Agent场景中，效率瓶颈愈发明显。研究目的在于分析和总结各家模型的新颖设计思路，包括：通过跨层KV共享显著缩减KV缓存大小、逐层分配不同注意力预算以提升资源利用率、在压缩隐空间内直接完成注意力运算从而同时降低KV缓存和计算FLOPs，以及采用更激进的序列维度压缩与稀疏注意力混合方案来支撑百万级上下文。研究结论表明，这些创新的核心趋势并非简单缩小模型参数量，而是通过结构级的精细优化来降低长上下文成本。各类方法各有优劣，它们共同推动了Transformer架构向更高效、更适应超长序列的方向演化，也为未来模型设计提供了重要参考。