摘要：知名AI研究员Sebastian Raschka对2026年大型语言模型（LLM）架构发展趋势作出预测。核心观点认为，Transformer架构在未来至少一至几年内仍将保持其作为性能基准（SOTA）的主导地位，但竞争焦点正转向效率优化，表现为混合专家模型（MoE）、线性注意力等混合架构的兴起。同时，扩散语言模型（DLM）因其并行生成特性带来的速度优势和独特的数据学习能力而受到关注，特别是在高质量数据日益稀缺的背景下，其作为“超级数据学习者”的潜力可能成为关键变量。
线索：
* 投资机会：
1. 效率优化技术：关注致力于降低Transformer计算复杂度、提升长上下文处理效率的技术路径，如线性注意力、稀疏注意力及混合架构的研发与应用。
2. 数据高效学习：在高质量训练数据面临瓶颈的背景下，扩散语言模型所展现的多轮次训练优势，可能为在有限数据场景下开发高性能模型提供新方向，值得关注相关研究进展与早期应用。
* 潜在风险：
1. 扩散模型的适用性局限：扩散模型在推理时难以原生支持工具调用（如暂停生成以调用外部API），这限制了其在需要复杂、多步交互的智能体（Agent）场景中的应用，可能影响其商业化广度。
2. 技术路径竞争：Transformer的持续优化与扩散模型等新兴架构之间存在竞争与替代关系，技术路线的快速迭代可能带来不确定性。
正文：
站在2026年初审视，大型语言模型（LLM）的架构发展呈现新的动态。过去几年占据绝对主导地位的Transformer架构，其统治地位预计在未来至少一至几年内仍将延续，因为其拥有最成熟的工具链和优化生态。然而，行业竞争焦点已从单纯扩大参数规模，转向对模型效率的极致追求和混合架构的探索。
在效率优化方面，混合架构与改进的注意力机制成为关键。例如，DeepSeek V3及其后续版本展示了混合专家模型（MoE）与多头潜在注意力（MLA）的结合，能在拥有6710亿参数总量的同时，每次推理仅激活约370亿参数，显著降低了推理时的KV缓存占用和计算成本。此外，Qwen3-Next、Kimi Linear等模型采用了将高效线性层（如Gated DeltaNet）与标准注意力层按比例混合的策略；DeepSeek V3.2则引入了稀疏注意力机制。这些改进旨在应对标准Transformer注意力机制随上下文长度增加而呈二次方增长的计算复杂度问题，目标是在维持模型性能的同时，实现更长的上下文支持与更低的推理延迟。
另一方面，扩散语言模型作为一种有潜力的替代架构受到关注。其核心优势在于并行生成Token的能力，相较于自回归模型逐词串行生成的方式，理论上能实现更快的文本生成速度。有预测指出，类似Gemini Diffusion的模型可能作为低成本、高速度的选项出现。然而，扩散模型也存在明显缺陷：由于其并行生成的特性，它难以在生成过程中原生地暂停以调用外部工具（如计算器、搜索引擎），这对其在需要复杂工具交互的智能体应用场景构成了根本性挑战。此外，研究显示，若为提升生成质量而增加去噪步数，其总计算成本可能与自回归模型相近。
扩散模型值得关注的另一深层原因在于其独特的数据学习能力。随着互联网上高质量文本数据日益稀缺，模型如何更有效地利用有限数据变得至关重要。一篇于2025年11月发布的论文《Diffusion Language Models are Super Data Learners》指出，在数据量受限的情况下，通过对同一份数据进行多轮次（多Epoch）训练，扩散语言模型的表现能够超越标准的自回归大语言模型。研究揭示了一个“交叉点”现象：当数据充足时，自回归模型学习更快；但当数据量有限时，扩散模型通过反复学习少量数据能取得更好效果。例如，一个10亿参数的扩散模型，仅用10亿个Token进行多轮训练，在HellaSwag和MMLU基准测试上分别达到了超过56%和33%的准确率。
论文将此优势归因于三个因素：1) 任意顺序建模：扩散模型能学习文本中任意位置间的依赖关系，而非像自回归模型那样仅限于从左到右的顺序。2) 超高密度计算：训练中的迭代去噪过程对每个数据样本进行了更深层次的信息提取。3) 内置的蒙特卡洛增强：扩散过程中的加噪步骤本身为同一数据创造了大量变体，起到了数据增强的效果。值得注意的是，论文发现扩散模型的验证集损失上升并不直接等同于其在下游任务（如代码生成、推理）上的性能下降。在高质量数据成为稀缺资源的背景下，扩散模型的这种数据高效学习特性可能提供新的发展路径。
发布时间：2026-01-14 16:36:41
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