# 大型 LLM 架构对比

- 原标题：The Big LLM Architecture Comparison
- 类型：博客
- 来源：Sebastian Raschka
- 发布时间：2025-07-19
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：必读
- 学习层级：进阶
- 主题：[neural-model-foundations](<https://oplearnx.com/md/topics/neural-model-foundations.md>)（第 29 位）
- 原文链接：[https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison](<https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_b242df055f79](<https://oplearnx.com/resources/pk_b242df055f79>)

## 摘要

Sebastian Raschka 于 2025 年 7 月 19 日发布的文章（末次更新标注为 2026 年 4 月 2 日，加入 Gemma 4），比较从 DeepSeek V3 到 GLM-5 等现代 LLM 的架构设计。文中以 GPT-2 为参照，讨论位置嵌入从绝对位置到 RoPE、多头注意力转向分组查询注意力、SwiGLU 取代 GELU 等变化，并说明其重点在结构本身而非基准表现或训练算法。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）