【NLP 71、常见大模型的模型结构对比】
三到五年的深耕，足够让你成为一个你想成为的人
—— 25.5.8
| 模型名称 | 位置编码 | Transformer结构 | 多头机制 | Feed Forward层设计 | 归一化层设计 | 线性层偏置项 | 激活函数 | 训练数据规模及来源 | 参数量 | 应用场景侧重 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 (OpenAI) | RoPE动态相对编码 | 混合专家架构（MoE） | 128头 | MoE专家路由 | RMSNorm | 否 | GeGLU | 超10万亿token（互联网+专有数据） | 1.8万亿 | 金融风控、医疗诊断、多媒体生成 |
| DeepSeek-V3 | ALiBi | 稀疏MoE架构 | 64头 | 稀疏激活 | LayerNorm | 是 | SwiGLU | 5万亿token（学术论文+代码库） | 6710亿 | STEM科研、代码开发、教育题库 |
| Google Gemini Ultra | 绝对位置编码 | 时空注意力架构 | 256头 | 多模态跨模态融合 | GroupNorm | 否 | ReLU | 8万亿token（视频+文本多模态数据） | 1.2万亿 | 工业质检、实验室自动化、视频分析 |
| 百度文心一言4.0 | 绝对位置编码 | 搜索增强架构 | 96头 | 动态知识注入 | RMSNorm | 是 | GELU | 4万亿token（百度搜索+古籍数据库） | 2600亿 | 舆情分析、古籍处理、金融投研 |
| 华为盘古3.0 | ALiBi | 分层架构（L0-L2） | 128头 | 行业知识蒸馏 | LayerNorm | 否 | GeGLU | 行业专有数据（气象、矿山、制药） | 1.1万亿 | 气象预测、矿山安全、药物研发 |
| Anthropic Claude 3 | RoPE | 分步验证架构 | 64头 | 道德对齐模块 | RMSNorm | 是 | Swish | 3万亿token（伦理对齐数据集） | 5200亿 | 法律文书、心理咨询、学术辅助 |
| 阿里通义千问 | 旋转位置编码 | MoE+3D生成架构 | 128头 | 多模态融合 | LayerNorm | 否 | SwiGLU | 6万亿token（电商数据+3D模型库） | 1.1万亿 | 电商客服、供应链优化、3D建模 |
| 星火大模型（科大讯飞） | 相对位置编码 | 端云协同架构 | 96头 | 语音增强模块 | RMSNorm | 是 | GELU | 2.5万亿token（教育+医疗专有数据） | 890亿 | 教育辅导、医疗慢病管理、方言交互 |
| 豆包大模型（字节） | 动态窗口编码 | 稀疏MoE+轻量化 | 32头 | 情感交互模块 | LayerNorm | 否 | ReLU | 3万亿token（短视频+社交语料） | 420亿 | 短视频生成、移动端实时推理 |
| 悟道大模型 | 双向相对编码 | 中英双语预训练架构 | 256头 | 多模态生成 | GroupNorm | 是 | GeGLU | 7万亿token（多语言+文化遗产数据） | 1.75万亿 | 文化遗产数字化、工业设计 |