开源大模型到底差在哪：一百三十多个架构的对照图
来源：dev.to — 2026-11-13
📋 概述
作者此前做过一门 43 页可交互的免费课程《LLM Explained》，读者最常追问的是「注意力学明白了，那 Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma 究竟差在哪」。于是他在站内加了「架构图谱」：所有能下载的大模型本质是同一台机器，都是相同模块堆叠、每块含注意力和前馈、由残差流串起来，差别只在少数零件选择——归一化方式、位置编码、键值头数量、注意力形状、MLP 是稠密还是门控或专家混合。
🔑 核心要点
- 把新模型发布当成一次 diff 来看，架构图谱就是那张 diff 的坐标系。
- 第一个组件把 2017 年的原始编码器-解码器重画三遍，让人看见设计如何演化。
- 五个零件维度足以覆盖当下主流开源模型之间的全部差异。
- 课程附带可运行 Python 与随堂测验，图谱与代码在同一站点。
💡 金句
“Once you see the machine, every new model release becomes a diff instead of a mystery.”
译：一旦看懂了这台机器，每次新模型发布就变成一次 diff，而不是一团谜。
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