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年初大家还在反复讨论“Scaling Law 还能撑多久”，最近两位分别从 OpenAI 和 Google 走出来的大模型核心负责人，又不约而同地把新方向押在了“下一代架构”上。这个信号比单纯刷榜、拼参数量更有意思：当最懂 Transformer 优势的人开始主动寻找替代方案，说明现有路线的边际收益已经接近临界点。

这篇文章不准备写成行业八卦，而是想从技术视角拆一拆：Transformer 到底卡在哪，下一代大模型架构有哪些候选方向，普通开发者和算法工程师应该关注什么、提前做哪些准备。文章会给出可运行的最小示例、环境搭建思路和对比维度，方便你对照今天手上的项目一起思考。

阅读本文你大致能获得三部分内容：一是重新梳理注意力机制和 Transformer 的核心边界；二是看清当前几个主要的“非 Transformer / 混合架构”技术路线；三是掌握一套用来评估新架构模型的方法，而不是只看新闻标题就决定要不要换技术栈。

1. 事件背景：为什么大佬离开后都在卷“新架构”

1.1 两位核心负责人是谁

根据公开信息，一位是 OpenAI 前联合创始人、前首席科学家 Ilya Sutskever。他在大模型 Scaling Law、GPT 系列训练方法论上参与极深，离开 OpenAI 后创办了 Safe Superintelligence Inc.（简称 SSI），核心目标是做安全的超级智能。

另一位是 Google 前资深研究员 Noam Shazeer。他是 2017 年 Transformer 论文《Attention Is All You Need》的作者之一，也是多查询注意力机制和 Switch Transformer 等关键工作的提出者，后来创办了 Character.AI，又在回归 Google 一段时间后选择再次离职，公开报道显示他正在筹备新的 AI 实验室，核心团队大多来自原 Character.AI 的骨干。

这两位都属于“真正写过 Attention 核心代码”的人。他们离开大公司后不约而同地把注意力投向了下一代大模型架构，而不是继续把 Transformer 模型做得更大，这说明行业对现有架构的边际收益已经有了一致判断：堆参数、堆数据还能继续提升，但性价比正在下降。

1.2 为什么“卷架构”会成为新方向

过去几年，大模型的主要进步来自三个方面：模型参数规模扩大、训练数据质量提升、算力投入增加。这三个方向本质上都是在 Transformer 主干不变的前提下做工程放大。

但现在几个问题越来越明显：

• Transformer 的自注意力机制是二次复杂度，序列越长，计算和显存开销越大。
• KV Cache 在长上下文场景会占用大量显存，导致推理成本居高不下。
• Transformer 的并行训练优势虽然好，但生成时仍然逐步自回归，解码效率受限。
• 单纯扩大规模已经很难直接带来“质的飞跃”，需要从结构层面寻找突破。

当行业发现同样一套架构的天花板可预期之后，真正想做突破的人自然会回到原点：如果我们换一种基础模块，能不能用更低的算力达到更高智能？

1.3 本文的技术范围

本文不讨论具体创业项目的融资细节，也不预测哪家公司能成功，而是重点分析“下一代架构”涉及的核心技术趋势：注意力机制简化、状态空间模型、混合架构、推理时计算扩展，以及这些方向对开发者日常工作带来的影响。

2. 先理清：Transformer 为什么是今天的主角

2.1 Transformer 的核心模块

Transformer 是 2017 年提出的一种序列建模架构，核心思想是让序列中的每一个 token 都与其他所有 token 计算相关性，从而捕捉长距离依赖。

一个标准的 Transformer Block 主要由两部分组成：

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
• 前馈神经网络（Feed-Forward Network，FFN）

整个模型通过不断堆叠这样的 Block 来学习输入和输出之间的复杂映射关系。在文本生成、代码理解、多模态任务中，Transformer 都是目前绝大多数大模型的主干结构。

2.2 注意力机制的计算瓶颈

自注意力机制可以用一个非常简洁的公式表达：

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) V

其中 Q、K、V 分别是查询、键和值向量。公式本身不复杂，但 QK^T 这一步会让计算复杂度变成 O(T^2)，T 是序列长度。也就是说，序列长度翻倍，注意力计算量变成四倍。

下面用 PyTorch 写一个最小实现：

import math import torch import torch.nn.functional as F def softmax_attention(Q, K, V): # Q, K, V 形状均为 [batch, seq_len, d_model] d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k) weights = torch.softmax(scores, dim=-1) return torch.matmul(weights, V) batch = 2 seq_len = 128 d_model = 64 Q = torch.randn(batch, seq_len, d_model) K = torch.randn(batch, seq_len, d_model) V = torch.randn(batch, seq_len, d_model) output = softmax_attention(Q, K, V) print(output.shape) # torch.Size([2, 128, 64])

这段代码展示了标准 Softmax Attention 的核心逻辑。当 seq_len 从 128 变成 2048、8192 甚至 1 万以上时，显存占用会迅速上升，这就是长上下文任务里 Transformer 的主要瓶颈。

2.3 当前大模型的“三层依赖”

除了注意力计算本身，当前大模型系统还依赖三层基础设施：

1. 预训练阶段：需要大规模 GPU 集群和高带宽互联。
2. 微调阶段：需要适配业务数据，同时控制灾难性遗忘。
3. 推理阶段：需要处理 KV Cache 显存、并发调度和响应延迟。

下一阶段的新架构无论怎么演变，最终都要在这三层体系中证明自己：训练是否稳定、长上下文是否可控、推理成本是否更低。单点性能亮眼还不够，必须让整个系统闭环跑通。

3. “下一代架构”到底在卷什么

3.1 从“更大参数”转向“更好模式”

过去判断模型能力，最直接的指标是参数量。但最近一两年，大家的关注点已经逐渐从“多少 B 参数”转向“多少 token 能训练出什么效果”“推理效率多高”“是否擅长规划和反思”。

这个转变意味着，模型进步不再只是算力堆叠，而是结构设计的竞争。新架构如果能在同样算力下获得更好效果，或者在同等效果下显著降低推理成本，就会对现有产品体系形成降维打击。

3.2 路线一：线性注意力与状态空间模型（SSM/Mamba）

线性注意力是一条非常关键的简化思路。它的核心想法是：不再计算完整的 T x T 注意力矩阵，而是通过矩阵乘法的结合律，把“先计算注意力权重，再加权求和”的过程改写成状态累积。

标准注意力：

O = softmax(QK^T) V

线性注意力将 softmax 换成非线性特征映射，并利用结合律：

O = φ(Q) (φ(K)^T V)

这样 K^T V 可以看成对历史信息的状态压缩，计算复杂度从 O(T^2) 降为 O(T)。

下面是一个教学版线性注意力示例：

import torch import torch.nn.functional as F def linear_attention_concept(Q, K, V): # Q, K, V 形状均为 [batch, seq_len, d_model] # 这里为了演示概念，用 relu 加拼接常数项模拟 softmax 中的核函数 feature_map = lambda x: torch.cat( [F.relu(x), torch.ones(*x.shape[:-1], 1, device=x.device)], dim=-1, ) q = feature_map(Q) # [batch, seq_len, d_model+1] k = feature_map(K) # [batch, seq_len, d_model+1] kv = k.transpose(-2, -1) @ V # 先算 k^T V，相当于 KV 状态压缩 out = q @ kv # 再和 Q 加权 return out batch = 2 seq_len = 1024 d_model = 64 Q = torch.randn(batch, seq_len, d_model) K = torch.randn(batch, seq_len, d_model) V = torch.randn(batch, seq_len, d_model) out = linear_attention_concept(Q, K, V) print(out.shape) # torch.Size([2, 1024, 64])

这段代码只是为了演示概念，真正生产级的线性注意力还会加入归一化、局部窗口、相对位置编码等设计。但它说明了一个重要原理：通过改变计算顺序，可以避免直接的 T x T 矩阵乘。

基于这种思想诞生了 Mamba、RWKV、RetNet 等一批新架构。它们在长序列推理、低显存场景下有一定优势，但目前在复杂指令遵循、代码生成等任务上还没有完全超越同量级的强 Transformer 模型，因此行业共识是“继续观察”。

如果你想快速体验 Mamba 这类模型，可以尝试以下代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 注意：使用前先到模型仓库确认模型权限与依赖版本 model_id = "state-spaces/mamba-2.8b-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, trust_remote_code=True, ).to(device) prompt = "大模型架构的关键问题不在于某个模块，而在于" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=64, ) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(result)

需要提醒的是，这类模型对 transformers 版本有要求，而且部分模型需要开启trust_remote_code。如果你本机显存有限，可以先选择 1.4b 甚至 130m 参数版本体验，再评估是否引入到业务中。

3.3 路线二：混合架构（MoE + 注意力 + SSM）

混合架构是目前业内接受度最高的“改造方向”。它不追求彻底抛弃 Transformer，而是把多种模块组合起来：局部序列用注意力捕捉精细关系，全局序列用状态空间模型或稀疏机制降低开销，再通过混合专家（MoE）扩大参数量而不成比例增加计算量。

混合架构最大的优势是兼容性。它可以在现有训练框架、推理基础设施之上做增量创新，团队不需要完全重写数据管线。很多开源模型已经在尝试类似的混合结构，这可能是未来大模型最主流的工程形态。

传统混合专家（MoE）的核心思路是“多个专家网络，每次只激活部分专家”。这样可以增加模型总参数量，但推理计算量不会等比增长。

3.4 路线三：推理时计算扩展（Test-Time Compute）

新一代架构不只在“模型结构”上做文章，也在“生成方式”上做文章。OpenAI 的 o1 系列模型、各类 Deep Research 产品，本质上都是把原来一个 prompt 直接生成的模式，改成了让模型在推理阶段反复思考、搜索、验证，再输出最终答案。

这是一种非常重要的范式转变：过去你认为“模型不够聪明，是因为架构不够好”，现在也可以认为“模型不够聪明，是因为它在回答问题前没有花足够时间思考”。

推理时计算扩展的伪代码如下：

def test_time_search(initial_prompt, expand_fn, score_fn, beam_width=4, max_steps=8): beams = [initial_prompt] for step in range(max_steps): candidates = [] for beam in beams: for child in expand_fn(beam): candidates.append(child) # 用某种评估函数挑选较有希望的中间结果 candidates.sort(key=lambda x: score_fn(x), reverse=True) beams = candidates[:beam_width] return beams[0]

这个伪代码展示的是 Beam Search 的思想：在生成过程中保留多个候选路径，每步只扩展最有可能的若干方向，最终选择整体最优的结果。

实际生产中的系统往往比这个复杂得多，比如引入 Monte Carlo Tree Search、Self-Consistency、反思机制、代码执行验证等。它的核心价值在于：不改变模型参数，也可以显著提升困难问题的正确率，代价是推理成本上升。

3.5 路线四：让模型具备更长范围的记忆能力

另一个被反复提及的下一代架构方向是“记忆”。

Transformer 的上下文窗口相当于人的短期工作记忆，但现在的模型并不天然具备“把训练中学到的知识长期系统性保存”的能力。下一代架构可能会把记忆模块显式引入网络结构，让模型能够在训练后持续更新知识，而不是每次更新都需要重新微调所有参数。

对产品团队来说，这个方向一旦成熟，会直接影响知识库类应用、Agent 长期记忆、个性化助手等场景。现在很多项目用向量数据库模拟长期记忆，未来这个任务可能部分下沉到模型基础架构中。

4. 开发者环境准备与快速体验

4.1 硬件与基础环境

无论你想对比 Transformer、Mamba 还是混合架构，第一步都是找一个稳定的 Python 环境。建议使用 conda 管理环境，避免版本冲突。

conda create -n llm-arch python=3.10 -y conda activate llm-arch pip install --upgrade pip pip install torch transformers accelerate

如果你只有 CPU 环境，可以安装 CPU 版 PyTorch；如果有 NVIDIA GPU，建议提前装好 CUDA 版 PyTorch，训练和推理速度会快很多。

4.2 使用 Transformers 快速体验基础模型

为了验证代码链路是否正常，先用一个最小模型跑通 text-generation 流程：

from transformers import pipeline generator = pipeline( "text-generation", model="distilgpt2", ) prompt = "下一代大模型架构的关键在于" result = generator( prompt, max_new_tokens=64, do_sample=True, ) print(result[0]["generated_text"])

distilgpt2是一个很小的生成模型，适合验证 pipeline 是否正常。跑通后，再换成你目标研究的架构模型。

4.3 从 Hugging Face 或 ModelScope 下载模型

国内开发者访问在线模型仓库时，建议优先使用 ModelScope，或通过配置镜像环境变量来拉取模型。下载前务必阅读模型卡，确认：

• 模型允许的商业用途范围。
• 训练数据是否存在合规风险。
• 运行所需的最小显存。
• 推荐的 transformers 版本。

不要把模型下载这个过程当成“复制一行命令”就结束，开源模型同样需要注意版本兼容性。

4.4 量化评估新架构的指标

当你验证一个新模型时，不能只看生成结果是否通顺，需要建立一套量化指标。最基本的指标包括：

• 生成质量：在固定评测集上计算准确率或 BLEU/ROUGE。
• 吞吐量：每秒生成 token 数。
• 显存占用：推理时峰值显存。
• 长序列稳定性：输入长度从 1k 到 8k 时，效果是否下降。
• 延迟：首 token 延迟和平均 token 延迟。

下面是一段测量生成速度的最小示例：

import time import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM def measure_tokens_per_second(model_name, text, max_new_tokens=64, device="cuda"): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to(device) inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device) start = time.time() outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens) cost = time.time() - start input_len = inputs["input_ids"].shape[-1] output_len = outputs.shape[-1] generated_tokens = output_len - input_len result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) speed = generated_tokens / cost return result, speed result, speed = measure_tokens_per_sentence( model_name="distilgpt2", text="大模型架构的未来是", max_new_tokens=64, device="cpu", ) print(result) print(f"速度: {speed:.2f} token/s")

这段代码虽然简单，但已经能帮你回答一个关键问题：同一套业务输入，跑在 A 架构和 B 架构上，推理成本到底差多少。

5. 不同架构方向的对比与选型建议

选型建议可以分为三类：

1. 如果你的业务是长文档抽取、超长上下文问答，可以多关注 SSM/线性注意力方向，推理成本优势比较明显。
2. 如果你的业务已经建立在 Transformers 体系上，且效果稳定，没必要因为新闻强行迁移，可以先在局部场景做混合架构试点。
3. 如果你的业务是复杂代码生成、深度研究、Agent 自动规划，推理时计算带来的效果提升可能比换架构更直接。

6. 常见问题与认知误区

另外，新架构模型往往不像 Llama 这样有完善的生态链，可能出现工具链不完善、推理服务不支持、数据并行方案缺失等问题。技术团队引入前，建议先做小规模 PoC（概念验证），不要一上来就把核心业务全量迁移。

7. 工程实践与长期建议

7.1 不要只追新，要理解权衡

任何架构都是在“效果、速度、成本、工程复杂度”之间做权衡。Mamba 类模型长序列有优势，但在复杂推理任务上未必全面领先；混合架构效果好，但训练和调优难度更高；推理时计算能力强，但调用成本会成倍增加。

作为技术人员，最重要的是建立自己的评估能力：拿到一个新模型卡，能快速判断它适合做什么、不适合做什么，而不是模型一发布就盲目跟随。

7.2 工具链选型要预留迁移空间

如果你正在做 Agent、RAG 或企业知识库系统，建议在架构设计时把模型封装成独立模块。这样即使底层模型从 Transformer 换成 Mamba 或混合架构，上层业务流程不需要重写。

一个比较稳妥的分层方式是：

应用层：Agent 编排、工具调用、记忆管理 模型层：统一 Prompt / 统一输出格式 推理层：模型服务、缓存、批处理 基础设施层：GPU 调度、显存监控、日志

模型本身只是中间一层，不要让它污染整个业务系统。

7.3 团队内部可以准备一份“新架构验证清单”

建议团队整理一份统一评估模板，至少包含以下内容：

• 模型名称、参数量、开源协议。
• 适合的输入长度范围。
• 在业务评测集上的得分。
• 单 token 推理成本。
• 显存占用和部署方式。
• 已知限制与失败案例。

每次有新架构模型发布，就按这份模板跑一轮，形成团队自己的横向对比数据，而不是靠别人的评测博客做决策。

今天这篇文章梳理了 Transformer 的边界、四种下一代大模型架构方向，以及开发者应该如何快速体验和评估这些新模型。核心观点只有一条：架构之争本质上是“效果、成本、工程复杂度”的三角平衡，谁能在三者之间取得更优解，谁就更有可能主导下一个阶段。

如果你也想动手验证，可以先从最基础的 Transformer 注意力实现开始，再对照 Mamba 类模型跑一遍同样的 Prompt，记录下生成速度、显存占用和结果质量。下一次再看到“某位核心负责人离开大厂卷新架构”的新闻时，你就能用同样的观察框架去理解：他在解决什么计算瓶颈，牺牲了什么能力，以及如果真的发布出来，你要用哪组评测集去验证它。这比单纯关注流量和估值更重要。