近年來，大型語言模型（LLM）的快速發展推動了人工智能技術的邊界，特別是在開源領域，模型架構的創新成為業界關注的焦點。AIbase綜合近期網絡信息，深入剖析了Llama3.2、Qwen3-4B、SmolLM3-3B、DeepSeek-V3、Qwen3-235B-A22B以及Kimi-K2等主流開源大模型的架構特點與技術差異，為讀者呈現2025年LLM領域的最新技術趨勢。

MoE架構崛起:DeepSeek-V3與Qwen3的較量

在2025年的開源大模型領域，混合專家模型（MoE）成為技術創新的熱點。DeepSeek-V3以其6710億總參數和370億激活參數的MoE架構備受矚目，其特點是在每個Transformer層(除前三層外)均使用MoE層，配備9個活躍專家(每個專家隱藏層大小2048)，并保留共享專家以提升訓練穩定性。與之相比，Qwen3-235B-A22B同樣采用MoE架構，擁有2350億總參數和220億激活參數，但其設計選擇放棄了共享專家，轉而使用8個專家(較Qwen2.5-MoE的2個專家大幅增加)。AIbase注意到，Qwen3團隊未公開解釋放棄共享專家的原因，但推測可能是因為在8專家配置下，訓練穩定性已足夠，無需額外計算成本。

DeepSeek-V3與Qwen3-235B-A22B的架構高度相似，但細微差異顯示出開發團隊在性能與效率平衡上的不同考量。例如，DeepSeek-V3在推理速度上表現優異（約50token/s），而Qwen3在輸出結構化方面更勝一籌，尤其在編碼和數學任務中表現出色。這表明MoE架構的靈活性為開發者提供了根據任務需求優化模型的空間。

中小型模型的突破:SmolLM3-3B與Qwen3-4B

在中小型模型領域，SmolLM3-3B和Qwen3-4B以其高效性能受到關注。SmolLM3-3B采用了解碼器式Transformer架構，配備分組查詢注意力（GQA）和無位置編碼(NoPE)設計，預訓練數據量高達11.2萬億token，涵蓋網絡、代碼、數學和推理數據。其獨特的NoPE設計源自2023年的一項研究，旨在去除傳統位置編碼(如RoPE)，以提升長序列泛化能力。盡管SmolLM3-3B在參數規模上介于Qwen3-1.7B與4B之間，但其在3B-4B規模模型中的性能表現突出，尤其在多語言支持(6種語言)和長上下文處理方面。

Qwen3-4B則以其32，768token的上下文長度和36層Transformer架構，展現了在輕量級部署中的強大潛力。Qwen3-4B在預訓練中使用了約36萬億token的數據集（較Qwen2.5增加一倍），并通過四階段訓練流水線優化了推理和編碼能力。AIbase觀察到，Qwen3-4B在STEM、編碼和推理任務中甚至超越了參數量更大的Qwen2.5模型，展現了中小型模型在效率和性能上的巨大潛力。

Llama3.2與Kimi-K2:經典與創新的碰撞

Llama3.2（3B參數）延續了meta AI的經典設計，采用交替MoE和密集層的混合架構，配備2個活躍專家(每個專家隱藏層大小8192)。與DeepSeek-V3的9專家設計相比，Llama3.2的專家數量較少但規模更大，顯示出其在計算資源分配上的保守策略。AIbase注意到，Llama3.2在信息檢索和創意寫作任務中表現優異，但在復雜推理任務中略遜于Qwen3和DeepSeek-V3。

Kimi-K2則以其1萬億總參數和320億激活參數的MoE架構成為開源領域的“巨無霸”。其在自主編程、工具調用和數學推理任務中表現出色，部分指標甚至超越DeepSeek-V3。Kimi-K2的開源策略（Apache2.0許可證）使其成為開發者和研究者的熱門選擇，盡管其部署對硬件要求較高。AIbase認為，Kimi-K2的出現進一步推動了MoE架構在大規模模型中的應用，標志著開源LLM向更高性能和更低推理成本的方向邁進。

技術趨勢與未來展望

AIbase分析認為，2025年的開源LLM呈現出以下趨勢:首先，MoE架構因其高效的參數利用率和推理速度優勢，正在取代傳統密集模型;其次，中小型模型通過優化訓練數據和架構設計，實現了接近大型模型的性能;最后，創新技術如NoPE和長上下文處理能力的提升，正在為LLM的多模態和多語言應用鋪平道路。

盡管各模型在架構上存在細微差異，例如專家數量、位置編碼方式和訓練數據規模，但這些差異對最終性能的影響仍需進一步研究。AIbase建議，開發者在選擇模型時應根據具體任務需求權衡性能、推理成本和部署難度。例如，追求推理速度的用戶可選擇DeepSeek-V3，而注重輸出質量和多任務能力的用戶則可優先考慮Qwen3-235B-A22B。

開源LLM的黃金時代

從Llama3.2的穩健設計到Kimi-K2的極限MoE架構，開源大模型在2025年迎來了技術與應用的雙重突破。AIbase相信，隨著開源社區的持續貢獻和硬件技術的進步，LLM的架構創新將進一步降低AI開發門檻，為全球用戶帶來更多智能化解決方案。未來，AIbase將繼續跟蹤開源LLM的最新進展，為讀者提供前沿洞察。