Sebastian Raschka（Substack 个人博客） · Sebastian Raschka
The Big LLM Architecture Comparison
The Big LLM Architecture Comparison是Sebastian Raschka（Substack 个人博客）的免费文章（en）。前置条件：需了解 Transformer、自注意力、前馈层与 KV cache 的基本概念。
读懂主流开源大模型（DeepSeek V3/R1、Llama 4、Qwen3、Gemma 3、Kimi K2 等）在注意力、MoE、归一化等结构上的设计取舍。
Raschka
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 打开即可学习
使用限制
浏览器打开网页即可阅读正文，无需自备账号或工具。
- 练习与作业
- 开课提示词尚未实际运行验证
学完你能
- 解释 MHA、GQA 与 MLA 的区别，说明各自在参数量与 KV cache 内存上的取舍
- 说明 MoE 层如何替换单个 FeedForward 模块，以及稀疏激活与总参数量的关系
- 用 DeepSeek V3 的例子说明专家数量、共享专家与每步激活参数量的关系
- 对比文章覆盖的多个开源模型在注意力、MoE、激活函数等组件上的异同
- 把文中提到的架构名词对应到具体模型的配置文件或论文，进一步自查细节
适合你吗
适合
适合已了解 Transformer 基础、想系统梳理 2025 年前后开源大模型架构设计差异的学习者。
暂不适合
不适合零基础入门者，也不涉及训练流程与基准评测的实操。
需要先会
需了解 Transformer、自注意力、前馈层与 KV cache 的基本概念。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- 可对照文中引用的论文与 Hugging Face 配置文件核对各模型结构参数，加深理解。
- 学习时长
- 1 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
- 内容费用
- 免费节选可直接读到 DeepSeek V3/R1 一节的完整正文，未出现付费墙、登录拦截，也未写明本资源自己的课节、证书或配套内容需付费。
内容覆盖
- 1. DeepSeek V3/R1（1.1 Multi-Head Latent Attention (MLA)；1.2 Mixture-of-Experts (MoE)）
- 后续章节（OLMo 2、Gemma 3、Gemma 3n、Mistral Small 3.1、Llama 4、Qwen2.5-MoE、SmolLM3、Kimi K2、gpt-oss 等）标题与正文在节选中未提供，仅能从链接看出涉及这些模型
常见问题
免费吗？
免费：节选可直接读到 DeepSeek V3/R1 一节的完整正文，未出现付费墙、登录拦截，也未写明本资源自己的课节、证书或配套内容需付费。实践无额外费用：阅读性文章，无需云服务、API 或 GPU。
需要什么基础？
需了解 Transformer、自注意力、前馈层与 KV cache 的基本概念。软件、账号与硬件：无；浏览器阅读即可，无需安装环境。
有中文吗？
本站记录的语言是en；是否有中文字幕或译本本站未核实，请以原站为准。
怎么开始？
从原始资源入口开始：https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison。打开原文即可，无需安装软件。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备：开课提示词尚未实际运行验证。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-24原站首次发布 2025-07-19
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- 课程材料未标明许可：仅供个人学习，转载、修改或商用前请先联系原作者。
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