站在 2026 年的开端回望，LLM 的架构之争似乎进入了一个新的微妙阶段。过去几年，Transformer 架构以绝对的统治力横扫了人工智能领域，但随着算力成本的博弈和对推理效率的极致追求，挑战者们从未停止过脚步。
知名 AI 研究员 Sebastian Raschka 的最新洞察中，他不仅回应了关于「Transformer 是否会被取代」的年度终极之问，更敏锐地捕捉到了近期业界的一个重要转向：从单纯追求模型参数的「大力出奇迹」，转向了混合架构与效率微调的精细化战争。
同时，文章还探讨了一个极具潜力的变量：扩散语言模型。这类模型在 Google 等巨头的布局下会有怎样的表现？它们在「工具调用」上的天然缺陷是否会成为阿喀琉斯之踵？而在高质量数据日益枯竭的今天，扩散模型又是否能凭借「超级数据学习者」的特性，成为打破数据墙的关键？
以下内容编译自 Sebastian Raschka 的最新博文，并结合文中提及的前沿论文及往期深度分析进行了系统性拓展，以便读者获取更完整的上下文视角。
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博客地址：
https://x.com/rasbt/status/2010376305720594810
最近几周，我经常被问到的一个问题是：在 2026 年，我们是否会看到自回归 Transformer 架构（即标准的 LLM）的替代方案。
就目前而言，我坚信 Transformer 在未来（至少一到几年内）仍将保持其在 SOTA 性能方面的地位。它是当前 AI 生态系统的基石，拥有最成熟的工具链和优化方案。
但是，情况确实会发生一些微调。这并不是说架构会一成不变，而是这种变化更多体现在「效率」和「混合」上，而非彻底的推倒重来。
效率战争：
混合架构与线性注意力的崛起
临近去年年底，我们看到业界更加关注混合架构以及如何提高其效率。当然，这并不是什么新想法，但近期来自顶尖实验室的发布表明，目前的侧重点已明显向此倾斜。
我们回顾一下 DeepSeek V3 以及随后的 R1，它们展示了混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力（MLA）的强大之处。DeepSeek V3 通过 MLA 显著减少了推理时的 KV Cache 占用，而 MoE 架构则允许模型在拥有 6710 亿参数的同时，每次推理仅激活 370 亿参数。这种在保持模型巨大容量的同时极致压缩推理成本的设计思路，正是 2025 年末到 2026 年的主旋律。
但这还不是全部。除了 MoE，我们看到了更激进的效率尝试，例如 Qwen3-Next、Kimi Linear、Nvidia Nemotron 3，以及采用了稀疏注意力机制的 DeepSeek V3.2。（如果您对更多细节感兴趣，我在之前的《Big LLM Architecture Comparison》一文中对此进行了报道。）
带有这类效率调整的 Transformer 架构示意图。
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相关链接：https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison
为什么大家都在卷「线性注意力」或「稀疏注意力」？
标准的 Transformer 注意力机制（Scaled Dot-Product Attention）具有 O(N^2) 的复杂度，这意味着随着上下文长度的增加，计算成本呈二次方爆炸式增长。
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Qwen3-Next 和 Kimi Linear 采用了一种混合策略：它们并非完全抛弃标准注意力，而是将高效的线性层（如 Gated DeltaNet）与全注意力层以一定比例（如 3:1）混合。这种设计试图在捕捉长距离依赖（全注意力的强项）和推理速度（线性层的强项）之间找到最佳平衡点。
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DeepSeek V3.2 则引入了稀疏注意力，通过只计算最重要的 Token 之间的相互作用，进一步降低了计算开销。
这些「微调」表明，2026 年的竞争不再仅仅是看谁的模型更聪明，而是看谁能在更长的上下文、更低的延迟下提供同等的智能。
扩散语言模型：
速度与代价的博弈
话说回来，除了 Transformer 的变体，扩散语言模型怎么样？
扩散语言模型之所以具有吸引力，是因为它们能够以相对快速且低廉的成本生成 Token。与自回归模型（AR）那种「一个字接一个字」的串行生成不同，扩散模型采用的是并行生成。
想象一下，自回归模型像是一个人在打字，必须打完上一个字才能打下一个；而扩散模型更像是在冲洗一张照片，整段文字从模糊的噪声中同时显现，经过数次「去噪」迭代后变得清晰。
我前阵子在《Beyond Standard LLMs》一文中对此多写了一些。简而言之，我认为 2026 年我们会看到更多相关内容，Google 可能会推出 Gemini Diffusion 作为其更便宜的 Flash 模型的替代品。Google 已经在其技术博客中暗示了这一点，强调其生成速度「明显快于我们目前最快的模型」。
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相关链接：https://magazine.sebastianraschka.com/p/beyond-standard-llms
然而，虽然扩散语言模型的优势在于它们可以并行生成 Token，但这同时也是一个巨大的缺点。因为由于并行生成的特性，它们无法在响应链中原生地整合工具调用。
在自回归模型中，模型可以生成「调用计算器」的指令，暂停，等待结果，然后再继续生成。而在扩散模型中，整个响应是同时生成的，很难在中间插入一个外部工具的交互步骤。这使得它们在作为智能体使用时面临巨大挑战。
文本扩散过程示例。
此外，虽然众所周知文本扩散推理效率更高，但最近的研究也表明，如果你为了提升质量而增加去噪步数以匹配自回归模型的性能，那么最终的计算预算其实是相差无几的。
数据枯竭时代的「超级学习者」
那么，我想表达什么呢？既然扩散模型有这些缺陷，为什么我还认为它值得关注？
我原本计划讨论一月份发布的近期一系列有趣的研究，但我还是想简要重点介绍一篇我在「待读论文」清单上的、2025 年 11 月的有趣论文，它强调了扩散语言模型的一个有趣优势：《Diffusion Language Models are Super Data Learners》。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.03276
来自论文《Diffusion Language Models are Super Data Learners》的带注释图表。
这篇论文提出了一个在 2026 年至关重要的观点：当高质量数据变得稀缺时，扩散模型可能是更好的学习者。
众所周知，互联网上的高质量文本数据正在接近枯竭。对于自回归（AR）模型来说，通常我们只让模型把数据「看」一遍（1 Epoch）。如果让 AR 模型反复在同一份数据上训练，它们很容易过拟合，即死记硬背训练数据，导致在未见过的新任务上表现下降。
然而，上述论文表明，当进行多 Epoch 训练时，文本扩散模型的表现可能优于标准的自回归（AR）大语言模型。
根据论文的研究结果，在严格控制的预训练设置下，当唯一数据量有限时，通过增加训练轮数，扩散语言模型的表现持续超越了自回归模型。
这一现象被称为「Crossover（交叉点）」：
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当数据量充足时，AR 模型学得更快。
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但当数据受限时，DLM 是最终的赢家。例如，一个 10 亿参数的 DLM 模型，仅仅通过反复训练 10 亿个 Token（这在今天看是非常小的数据量），在 HellaSwag 和 MMLU 基准测试上分别达到了 >56% 和 >33% 的准确率，且没有使用任何特殊技巧。
为什么会这样？ 论文归结为三个因素：
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任意顺序建模：AR 模型被迫只能从左到右学习，而扩散模型可以学习文本中任意位置之间的依赖关系。
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超高密度计算：通过迭代的双向去噪，DLM 在训练时实际上对每个样本进行了更深度的压榨。
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内置的蒙特卡洛增强：扩散过程本身就是一种数据增强。同一个句子，每次加噪的方式都不一样，相当于把一条数据变成了无数条变体。
更有趣的是，论文发现，对于 DLM 来说，验证集损失的上升并不意味着下游能力的下降。即便模型在验证集上看起来「过拟合」了，它在实际任务（如代码生成、推理）上的表现仍在提升。
由于成本原因，过去没有人会在多个 Epoch 上训练大语言模型。但在数据枯竭的今天，如果我们不得不进行多 Epoch 训练，扩散模型似乎提供了一条新出路。
这确实是有趣的结果！
© THE END
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