2024年大模型架构深度解析：从Gemma 2到DeepSeek-V2的技术演进与核心对比
对于许多开发者而言，大模型的上下文窗口似乎永远不够用，无论它被扩展到多大。
这源于一个根本矛盾：用户期望更智能、更连贯的对话，推动上下文窗口不断增长。然而，对模型而言，处理长上下文意味着高昂的代价——KV缓存随token数量线性膨胀，注意力计算复杂度急剧攀升。
尤其在推理模型和智能体成为主流应用范式的当下，高效处理长上下文已不再是营销噱头，而是大模型架构设计必须解决的核心工程挑战。
近期发布的一系列新模型，清晰地反映了这一趋势。从Google的Gemma 4、Poolside的Laguna XS.2、Zyphra的ZAYA1-8B，到备受关注的DeepSeek V4，它们不约而同地对Transformer核心结构进行了“外科手术式”的改造，目标直指长上下文推理的成本优化。
Gemma 4：跨层共享KV缓存与逐层嵌入
今年四月，Google推出了全新的开源模型系列Gemma 4。该系列主要分为三类：面向移动与嵌入式场景的轻量级Gemma 4 E2B与E4B；采用混合专家架构、侧重高效本地推理的Gemma 4 26B；以及采用密集架构、追求更高模型质量与易用性的Gemma 4 31B。
其中，E2B和E4B版本引入了一项关键设计：跨层KV共享。其原理是让后续的Transformer层直接复用前面层已计算好的Key-Value状态，而非每层独立计算。这能显著降低长上下文下的显存占用与计算开销。
该思路并非Gemma首创，但这是首次在主流开源架构中大规模应用。其核心目标明确：压缩KV缓存。KV缓存是长上下文推理的主要显存消耗源，压缩它意味着同等资源下能处理更长的序列。此前流行的分组查询注意力也是类似逻辑，通过让多个查询头共享一组KV头来减少缓存。
Gemma 4在GQA基础上更进一步。它不仅在不同注意力头间共享KV，还在不同的Transformer层间共享KV投影。具体实现上，模型交替使用滑动窗口注意力与全局注意力。滑动窗口层复用前序某个滑动窗口层的KV，全局注意力层则复用前序某个全局注意力层的KV。每层仍独立计算查询投影，以保持不同的注意力模式，但代价最高的KV缓存由多层共同分担。
以Gemma 4 E2B为例，其35层Transformer中，仅前15层计算自身KV投影，后20层直接复用。这种设计大约能将KV缓存总体积缩减一半。在128K上下文、bfloat16精度下，E2B模型可节省约2.7GB显存，E4B模型则可节省约6GB。
当然，这种共享本质上是完整注意力计算的一种近似，理论上可能削弱模型容量。但相关论文的实验数据显示，对于小规模模型，这种影响可以控制在可接受范围内。
除KV共享外，Gemma 4 E2B/E4B还引入了另一项以效率为导向的设计：逐层嵌入。这项技术与KV共享相互独立，主要关注参数效率。
型号中的“E”代表“有效参数量”。例如，Gemma 4 E2B标注为23亿有效参数，但若计入嵌入参数，总参数量实际为51亿。其思路是：保持承担核心计算的Transformer主干规模较小以控制成本，同时通过一个额外的、每层独立的嵌入查找表，为模型注入更多与token相关的特征信息，从而提升表达能力。
具体而言，模型会为每个输入token预计算一个打包张量，其中包含每一层对应的一小段嵌入向量。在Transformer块中，当常规的前馈网络残差更新完成后，当前的隐藏状态会作为门控信号，来控制该层特定的嵌入向量，并将其投影后作为一次额外的残差更新加入模型。
可以这样理解：模型的主体计算部分保持轻量，而将额外的“知识容量”存储在相对廉价的嵌入查找表中。这比直接扩大注意力层或前馈网络的规模更具成本效益。当然，这种设计在更大模型上的收益是否依然显著，仍需更多对比实验验证。
Laguna XS.2：分层注意力预算
来自欧洲公司Poolside的Laguna XS.2是另一个值得关注的模型。其架构初看标准，但隐藏着一个精妙细节：分层注意力预算。
该模型共40层，其中30层使用滑动窗口注意力，10层使用全局注意力。这本身是常见的混合设计。但新颖之处在于，模型为不同类型的层分配了不同数量的查询头。
全局注意力层因需关注整个上下文，计算成本本就高昂，因此被分配了较少的查询头；而计算成本较低的滑动窗口注意力层，则可以“奢侈”地配置更多查询头。在Laguna XS.2中，KV头数量固定为8，但查询头数量根据层类型动态调整。
这种设计的核心逻辑与KV共享一脉相承：将宝贵的注意力“算力”精准投放，而非在所有层平均分配。让计算密集的层“轻装上阵”，让计算廉价的层“多担重任”，从而实现整体效率优化。这种按层动态分配模型容量的思路，在更早的研究中已有体现。
ZAYA1-8B：压缩卷积注意力
Zyphra公司发布的ZAYA1-8B带来了一种名为压缩卷积注意力的新机制。它与分组查询注意力结合使用，旨在从注意力机制本身入手降低成本。
CCA的核心思想是在一个压缩后的潜在空间中执行注意力计算。这与DeepSeek模型使用的多头潜在注意力有相似之处，但走得更远。MLA主要将潜在表示作为压缩KV缓存的格式，在计算注意力前仍需将其投影回原始空间。而CCA则直接对压缩后的Q、K、V进行注意力运算，生成的压缩注意力向量再被上投影回去。这种方法不仅能减少KV缓存，还能降低预填充阶段和训练阶段的注意力计算量。
为何称为“卷积”注意力？因为它在压缩后的Q和K张量上，额外施加了卷积混合操作。压缩虽降低了计算和缓存开销，但也可能削弱注意力的表达能力。卷积作为一种相对廉价的操作，能在Q和K用于计算注意力分数之前，为这些压缩表示补充局部上下文信息，从而缓解信息损失。
根据相关论文的实验结果，在相同的压缩设置下，CCA的表现优于MLA。ZAYA1-8B还采用了非常稀疏的MoE结构。简言之，它不仅在FFN层上节省计算量，更是从注意力机制这个源头开始追求效率。
DeepSeek V4：流形约束超连接与压缩注意力
DeepSeek V4无疑是今年的焦点模型之一。为聚焦其架构革新，我们重点关注两项新设计：用于扩展残差路径的流形约束超连接，以及用于长上下文压缩的CSA/HCA注意力。
mHC：重构残差连接
mHC的目标是重构Transformer块内部的残差连接。近年来大多数架构改进集中在注意力、归一化或MoE上，对残差连接进行改造的较为少见。
mHC建立在“超连接”思想之上。传统Transformer只有一条残差流，而HC将其扩展为多条并行的残差流，并通过可学习的映射在它们之间交换信息。其目的是在不显著扩大注意力或MoE层本身宽度的情况下，增强残差路径的表达能力。由于额外的映射只作用于较小的残差流维度，带来的计算量增长非常有限。
mHC的关键改进在于为这些映射添加了约束。在普通HC中，用于混合不同残差流的映射矩阵是无约束的，在深层堆叠时可能导致信号被不可预测地放大或衰减。mHC则将其约束在“双随机矩阵”的流形上，确保所有元素非负且每行每列之和为1。这使得残差混合更像一种稳定的信息再分配，提升了在大规模深度模型中的训练稳定性。
实验表明，即使使用4条残差流，在优化后训练时间的额外开销也仅增加约6.7%，但能带来性能的稳定提升。
CSA与HCA：序列维度的压缩
DeepSeek V4在注意力机制上的升级，动机同样明确：应对超长上下文的成本。其引入的压缩稀疏注意力和重度压缩注意力，与V2/V3中使用的MLA思路不同。
MLA压缩的是每个token的KV表示，但依然保持“一个token对应一个潜在KV项”。而CSA和HCA压缩的是序列维度本身。它们将一组token汇总成更少的压缩KV项，从而直接缩短了整个缓存序列的长度。
这当然会损失一些token级别的细节信息，但换来了长上下文成本的大幅下降。为平衡效率与质量，DeepSeek V4没有只依赖一种机制，而是交替使用CSA和HCA。
CSA采用较轻的压缩率，并结合稀疏选择器；HCA则采用更激进的压缩（例如每128个token压缩为一项），但能在压缩后的序列上进行密集注意力计算。两者都保留了一个局部滑动窗口分支来处理最近的未压缩token。
根据论文数据，在100万token的上下文下，相比采用MLA和DSA的DeepSeek V3.2，DeepSeek V4-Pro的单token推理计算量仅为前者的27%，KV缓存大小仅为10%。而DeepSeek V4-Flash版本更是将这两个数字进一步降至10%和7%。
需要指出，这些卓越成绩是模型整体改进（包括数据、训练优化、mHC、精度优化等）的共同结果。CSA/HCA可以看作一种为极致长上下文效率而生的、更为激进和复杂的设计。
总结
纵观2026年这批新的开源大模型，一个清晰趋势浮现：降低长上下文成本已成为架构创新的核心驱动力，且实现方式不再是简单地缩小模型，而是通过一系列精细的结构化优化。
从Gemma 4的跨层KV共享和逐层嵌入，到Laguna的分层注意力预算，再到ZAYA1的压缩卷积注意力，以及DeepSeek V4的mHC和CSA/HCA组合拳，Transformer块正在持续演化，且演化方向越来越有针对性。
相比GPT-2时代几十行代码就能实现的简洁，如今这些注意力变体的代码复杂度可能增长了十倍。但这种复杂化并非为了增加成本，恰恰相反，是为了在可控的成本内实现真正的超长上下文推理能力。当然，理解这些组件本身以及它们之间如何协同工作，也正变得越来越有挑战性。这或许就是追求极致效率所必须面对的“甜蜜的负担”。