文章对最新发布的大语言模型架构进行全面技术对比，包括Kimi K2 Thinking(上下文256k，1T参数)、Qwen3 Next(GDN与Gated Attention混合，上下文262k)、MiniMax-M2(激活参数10B)和Kimi Linear(改进的KDA机制)。详细分析了各模型的技术特点、参数设置和性能表现，为开发者提供了了解最新LLM架构发展的技术参考。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

随着Qwen3 Next、Kimi K2、MiniMax M2等模型的发布，SebastianRaschka在博客上更新几张架构对比图，其绘制内容清晰易懂，摘取关键内容分享：

模型时间线

• 全量注意力结构：DeepSeekV3.1->GLM4.6->MiniMax M2（最新）

• 混合注意力结构: Qwen3-Next->DeepSeekV3.2->KimiLinear(最新)

• 思考模型：Kimi K2 Thinking(最新)

1 Kimi K2 Thinking(对比 R1)

要点：

• Kimi K2 Thinking 的上下文序列长度从128k增长到了256k；
• 模型大小1T，单Token由1共享专家+8个独立专家处理，激活参数32B；
• 字典长度：160K；
• 测评数据（未与DSR1对比）：

2 Qwen3 Next(对比Qwen3)

要点：

• 采用线性模块GDN（Gated DeltaNet）与Gated Attention混合，比例3:1；
• 上下文序列长度支持262k；
• 80B-A3B：模型大小80B，激活参数3B，单Token由1共享专家+10个独立专家处理；
• 在QK上采用zero-centered RMSNorm替换了标准的RMSNorm。

3 MiniMax-M2(对比Qwen3)

要点：

• QK的正则采用了分头处理；

• 230B：激活参数10B， 单Token由8个独立专家处理，无共享专家；

• 精度对比数据：

• 

4 Kimi Linear(对比Qwen3 Next)

要点：

• 使用了改进的KDA（Kimi Delta Attention），KDA基于GDN改进了alpha项；
• KDA与MLA模块采用3:1混合。

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