简介

文章介绍了大模型领域最新技术进展，重点分析了阿里Qwen3架构中的混合注意力机制(Gated Attention和Gated DeltaNet)。通过75%层使用Gated DeltaNet和25%层保留Gated Attention的混合策略，实现性能与效率双重优化。同时梳理了百度文心X1.1、面壁智能垂直大模型和字节Seedream 4.0等最新发布模型的技术特点与应用场景，为读者提供大模型领域全面技术概览。

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hello 👋，本文预估阅读时间5分钟，我们将一起学习：

1 介绍最近阿里、百度、字节发布的各家大模型

2介绍阿里Qwen3最新（Gated DeltaNet）和（Gated Attention）技术

开始：：

1,各家大模型发布进展

目前大模型领域进展迅速，多家公司发布了新模型。我来为你梳理一下主要进展：

🚀 阿里通义千问

阿里通义千问近期动作频繁，推出了多个新模型和架构：

1. Qwen3-Next架构与模型：9月12日，阿里发布了下一代基础模型架构Qwen3-Next，并开源了基于此架构的Qwen3-Next-80B-A3B系列模型。其核心创新包括：

2. 

   • 高稀疏MoE结构：实现了1:50的极致专家激活比（总参数80B，仅激活3B），创下业界新高，显著提升资源利用率。

   • 混合注意力机制：结合线性注意力（Gated DeltaNet）和标准注意力（Gated Attention），在75%的层使用Gated DeltaNet，25%保留标准注意力，实现了性能与效率的双重优化，更省内存，并大幅降低了计算复杂度，更易处理超长上下文。

   • 多Token预测（MTP）：在预训练时引入此机制，提升了模型推理速度。

   • 训练稳定性优化：采用了Zero-Centered RMSNorm等措施，保证模型训练稳定性。

   • 效率提升：基于此架构的模型，训练成本较密集模型Qwen3-32B大降超90%，长文本推理吞吐量提升10倍以上，并可支持百万tokens上下文。

3. Qwen3-Max-Preview：9月5日，阿里上线了其史上最大模型Qwen3-Max-Preview，参数量超1万亿。该模型在中英文理解、复杂指令遵循、工具调用等方面能力显著增强，大幅减少知识幻觉，并在编程能力上超越了ClaudeOpus4等顶级模型。

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🔍 百度文心大模型

百度于9月9日的WAVE SUMMIT深度学习开发者大会上发布了文心大模型X1.1深度思考模型。

• 技术亮点：该模型主要采用了迭代式混合强化学习训练框架，通过混合强化学习提升通用任务和智能体任务的效果，并通过自蒸馏数据的迭代式生产及训练不断提升模型整体效果。

• 能力提升：相比前一代文心大模型X1，X1.1在事实性上提升34.8%，指令遵循能力提高12.5%，智能体表现提升9.6%。在多个权威基准评测中，其整体表现超越DeepSeek R1-0528，并与国际顶尖模型GPT-5和Gemini 2.5 Pro效果持平。

• 应用与生态：用户可在文心一言官网、文小言APP使用，该模型也已上线百度智能云千帆平台，对企业客户和开发者开放。飞桨文心生态开发者达到2333万，服务企业76万家。

📊 面壁智能垂直大模型

面壁智能在政务数智化市场深入布局，推出了垂直领域大模型：

• 行政复议垂直大模型：这是全国首个深度融合行政复议全流程的垂直大模型，由面壁智能基于北京市行政复议实际办案场景自主研发 。它覆盖从立案、审案到结案的完整办案流程，具备案件要素提取、事实与理由摘要、立案规则审查、立案文书生成、案件事实时间轴梳理等全流程大模型办案能力 。实际应用数据显示，经由该大模型辅助的办案环节效率提升超过100%，各项专业能力准确率均超过90%。目前已广泛应用于北京市司法局及多个区级司法局 。

🎨 字节推出Seedream 4.0 图像创作模型，脚踢nano banana

Seedream 4.0 被定位为一款“具备知识和思考能力的多模态创意引擎”。它不仅在文生图、图像编辑等基础能力上升级，更在逻辑推理和理解复杂语义（如物理规律、三维空间关系）方面有显著提升。

• 核心能力：

  • 多图参考与连贯组图生成：能智能抽取并融合多张参考图的元素进行创作，一次性输出角色一致、风格统一的系列图像（如表情包、连环画）。
  • 实用性与商用级输出：支持高度自由的艺术风格迁移，可生成4K分辨率的商用级图像，并具备出色的文字渲染、公式表格处理能力，适用于教育、电商、设计等领域。

• 获取方式：目前已全面接入豆包App、即梦AI、扣子（Coze） 等字节跳动旗下产品，用户可免费体验。企业客户则可通过火山引擎平台调用API。

2,混合注意力

Qwen3提到的这种 混合注意力机制，结合了线性注意力（如Gated DeltaNet）和标准注意力（如Gated Attention），并通过特定的比例分配（如75%的层使用线性注意力，25%的层保留标准注意力）来优化性能和效率，是一种应对传统 Transformer 模型在长序列处理时计算复杂度高、内存消耗大的有效方案。 下面我们来聊聊这种机制的组成部分、如何工作以及为什么有效。

🔩 核心组件

这种混合注意力机制通常包含两种主要的注意力类型：

🧠 Gated Attention

Gated Attention 的核心思想是通过引入可学习的门控单元来动态调节注意力机制中的信息流。常见的应用方式包括对注意力得分进行门控，或对Value映射的输出进行门控。

• 动机：解决标准注意力机制可能存在的过度关注某些位置（如序列开头，即"注意力陷阱"）、激活值异常大（影响训练稳定性）、以及对位置编码依赖过强（尤其在数据有限时）等问题。

• 工作原理：通常使用 Sigmoid 函数产生一个介于0到1之间的门控值，用以缩放注意力输出或Value投影。门控参数可以是头部特异性的（为每个注意力头学习独立的门控），也可以是输入依赖的（根据输入数据动态计算）。

• 典型场景：

  • 大语言模型（LLMs）：例如，在SDPA（Scaled Dot-Product Attention）输出或Value映射后加入门控，以提升模型表现和训练稳定性。
  • 计算机视觉：例如门控轴向注意力 (Gated Axial-Attention)，用于医学图像分割，门控帮助控制位置信息对注意力计算的影响程度。
  • 图神经网络（GNNs）：例如门控注意力网络（GaAN），通过门控为多头注意力中的不同头分配不同权重。

⚙️ Gated DeltaNet

Gated DeltaNet 则将门控机制与Delta规则相结合，并常采用混合架构（如结合RNN、线性注意力或状态空间模型），旨在高效处理长序列，同时保持强大的表达能力和泛化性能。

• 动机：解决线性Transformer和某些高效模型在检索任务和长上下文理解方面性能受限的问题。通过结合门控（用于自适应记忆控制）和Delta规则（用于精确记忆更新）的互补优势。

• 核心思想：

  • 门控机制：实现快速记忆重置或擦除，适应信息的变化。

  • Delta规则：用于精确的记忆更新，只关注变化的部分（Delta），而非全部状态，从而提高计算效率。

  • 混合架构：Gated DeltaNet常与其它模块结合，例如滑动窗口注意力或Mamba2层，以兼顾全局和局部信息，提升模型能力。

  • 典型场景：

• • 长上下文语言模型：处理需要长上下文依赖的任务，如长文档理解、代码生成等。
  • 高效推理：适合部署在计算资源有限的场景，因其高效性。

🔀 混合策略与工作方式

混合注意力机制并非简单地将两种注意力堆叠，而是通过策略性的组合：

• 分层混合策略：这是你提到的75%的层使用Gated DeltaNet，25%的层保留Gated Attention的方式。大部分层使用高效的线性注意力保障模型处理长序列的能力和整体训练效率，少数关键层保留强大的标准注意力确保模型捕捉复杂依赖关系和细节信息的精度。

• 动态选择与路由：一些混合方案（如MoBA）会引入动态路由机制。模型会根据当前输入序列的特点，动态决定每个查询（query）应使用哪种注意力机制或应关注哪些关键的键值对块，从而实现更精细的效率和性能平衡。

💡 为何有效：优势所在

这种混合设计带来了多重好处：

• 显著降低计算复杂度和内存消耗：线性注意力（如Gated DeltaNet）将计算复杂度从传统注意力的平方级别（O(n²)）降至线性级别（O(n)），使得模型在处理极长序列（如数百万token）时更加可行。例如，MoBA在扩展到1000万上下文时实现了16倍的速度提升。

• 保持模型表达能力和性能：保留部分标准注意力（Gated Attention）层确保了模型不会因过度追求效率而牺牲核心的上下文建模能力和精度。门控机制的引入（在Gated Attention中）进一步增强了模型对信息流的控制，有助于过滤噪声，聚焦关键信息。

• 增强处理长上下文的能力：通过线性注意力高效处理长序列的大部分信息，再结合标准注意力精准捕捉关键细节，模型整体处理长上下文的能力得到加强，更适合文档理解、长对话分析等任务。

• 与现有架构的良好兼容性：许多混合注意力设计（如MoBA）注重与现有预训练Transformer模型的兼容性，允许在微调阶段引入或替换这些机制，降低了应用门槛。

🚀 代表性工作与应用

• MoBA (Mixture of Block Attention) ：将专家混合（MoE）的思想与稀疏注意力结合，通过动态路由为每个查询选择最相关的键值块，显著提升了长序列处理的效率，在100万上下文长度下实现了6.5倍的速度提升，并支持扩展到1000万上下文。

• Gated DeltaNet 与 Gated Attention 的结合：正如你提到的，Qwen3-Next 架构采用了混合注意力机制，在75%的层使用Gated DeltaNet，25%的层保留Gated Attention，实现了性能与效率的双重优化，更省内存，并大幅降低了计算复杂度，更易处理超长上下文。有研究指出，AI发现的模型在性能上超越了Gated DeltaNet等人类设计的基线模型。

🧠 简单理解

处理长序列时，线性注意力（如Gated DeltaNet） 像是一位高效的“速读员”，能快速浏览全文，抓住大意和主干信息；而标准注意力（如Gated Attention） 则像是一位仔细的“精读员”，对关键段落进行深入分析，品味细节和复杂逻辑。混合注意力机制就是让“速读员”处理大部分内容，在最重要的部分请“精读员”出手，从而兼顾了整体效率和局部精度。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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• 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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