GPT、MoE、Mamba：下一代大模型架构之争

子玥酱 （掘金 / 知乎 / CSDN / 简书同名）

大家好，我是子玥酱，一名长期深耕在一线的前端程序媛 👩‍💻。曾就职于多家知名互联网大厂，目前在某国企负责前端软件研发相关工作，主要聚焦于业务型系统的工程化建设与长期维护。

我持续输出和沉淀前端领域的实战经验，日常关注并分享的技术方向包括前端工程化、小程序、React / RN、Flutter、跨端方案，

在复杂业务落地、组件抽象、性能优化以及多端协作方面积累了大量真实项目经验。

技术方向： 前端 / 跨端 / 小程序 / 移动端工程化 内容平台： 掘金、知乎、CSDN、简书 创作特点： 实战导向、源码拆解、少空谈多落地 **文章状态：**长期稳定更新，大量原创输出

我的内容主要围绕 前端技术实战、真实业务踩坑总结、框架与方案选型思考、行业趋势解读 展开。文章不会停留在"API 怎么用"，而是更关注为什么这么设计、在什么场景下容易踩坑、真实项目中如何取舍，希望能帮你在实际工作中少走弯路。

子玥酱 · 前端成长记录官 ✨

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文章目录

- 引言
- 一、首先要搞清楚一个误区
- [二、GPT 为什么统治了一个时代](#二、GPT 为什么统治了一个时代)
- [三、GPT 最大的问题是什么](#三、GPT 最大的问题是什么)
- [四、MoE 本质上是在修补 GPT](#四、MoE 本质上是在修补 GPT)
- [五、为什么 DeepSeek 选择 MoE](#五、为什么 DeepSeek 选择 MoE)
- [六、MoE 的致命弱点](#六、MoE 的致命弱点)
- [七、Mamba 为什么突然火了](#七、Mamba 为什么突然火了)
- [八、Mamba 真正吸引人的地方](#八、Mamba 真正吸引人的地方)
- [九、为什么 Mamba 没有取代 Transformer](#九、为什么 Mamba 没有取代 Transformer)
- 十、真正的未来可能不是三选一
- 十一、真正的竞争已经变了
- 总结

引言

过去两年，大模型领域最有意思的一件事，不是参数规模突破了多少。

而是：

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模型架构开始重新洗牌。

2023 年以前，整个行业几乎只有一个答案：

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Transformer

大家做的事情非常统一：

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GPT-3

GPT-4

Llama

Qwen

Claude

本质都是：

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Dense Transformer

不断扩大：

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参数

数据

算力

即可。但到了 2024～2026 年，越来越多人发现：

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Attention 太贵

推理太贵

长上下文太贵

于是出现了两条新的路线。

第一条：

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MoE

代表：

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GPT-4

DeepSeek-V3

Mixtral

Qwen-MoE

第二条：

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Mamba

代表路线是：

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State Space Model

于是整个行业开始出现一个问题：

下一代大模型，到底应该往哪里走？

是继续相信 GPT？还是拥抱 MoE？还是彻底放弃 Transformer，转向 Mamba？

今天我们从架构角度来聊聊：

GPT、MoE、Mamba，谁更可能代表下一代大模型？

一、首先要搞清楚一个误区

很多人会把：

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GPT

MoE

Mamba

放在一起比较。实际上这里有两个不同维度。

GPT：

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Dense Transformer

MoE：

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Sparse Transformer

Mamba：

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State Space Model

因此真实关系应该是：

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Transformer
├─ Dense（GPT）
└─ Sparse（MoE）

Mamba

也就是说，MoE 并不是 Transformer 的敌人。

而是：

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Transformer 的进化版

真正挑战 Transformer 的，其实是：

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Mamba

二、GPT 为什么统治了一个时代

GPT 最大的贡献其实不是能力。而是：

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证明了 Scaling Law

过去大家不知道：

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模型越来越大

到底有没有意义

GPT 告诉行业，答案是：

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有意义

只要不断增加：

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参数

数据

算力

模型能力会持续提升，形成的趋势是：

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Loss

↓

↓

↓

于是整个行业进入暴力 Scaling 时代。

GPT 的优势非常明显：

1、简单

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Dense Transformer

2、稳定

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训练经验丰富

3、生态成熟

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PyTorch

Megatron

DeepSpeed

全部支持，所以直到今天 GPT 架构仍然是风险最小的选择。

三、GPT 最大的问题是什么

答案也很明显：

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太贵

例如，600B Dense Model。每个 Token：

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600B 参数全部激活

即：

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参数规模

≈

计算规模

这意味着，参数翻倍：

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FLOPS翻倍

推理成本翻倍、训练成本翻倍。于是出现一个问题：

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能力增长

开始追不上成本增长

这也是 GPT 路线面临的最大挑战。

四、MoE 本质上是在修补 GPT

MoE 并没有推翻 Transformer，而是解决一个问题：

为什么所有参数都要上班？

例如：

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600B 参数

用户问：

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1+1=？

Dense GPT：

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600B 参数全部参与

显然浪费。于是 MoE 引入：

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Router

形成：

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Token

↓

Router

↓

Expert

例如：

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600B 参数

只激活 30B

于是出现：

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能力 ≈ 600B

成本 ≈ 30B

形成 Sparse Scaling 路线。

五、为什么 DeepSeek 选择 MoE

过去几年，行业逐渐发现，训练不是最大的成本，推理才是。

例如：

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训练一次

推理无数次

如果：

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API 每天百万用户

推理成本远超训练成本，MoE 最大价值就在这里：

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降低推理 FLOPS

例如，DeepSeek-V3：

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671B 参数

实际激活：

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37B

于是：

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能力接近超大模型

成本接近中型模型

这是 Dense GPT 无法做到的。

因此，未来几年：

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MoE 大概率继续增长

六、MoE 的致命弱点

很多人觉得：

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MoE 完胜 GPT

其实未必，因为它带来了新的问题：

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通信

Dense：

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AllReduce

已经够痛苦，MoE 变成：

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AllToAll

例如：

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TokenA

↓

Expert17

GPU1

TokenB

↓

Expert83

GPU16

每个 Token 都可能跨节点。于是：

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网络压力爆炸

这也是为什么？MoE 越大，越依赖：

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RDMA

InfiniBand

NVSwitch

很多时候：

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GPU没满

网络先满

因此 MoE 的瓶颈已经从：

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Compute

变成：

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Network

七、Mamba 为什么突然火了

Mamba 出现的时候，整个行业眼前一亮。

因为它解决的是，Transformer 最根本的问题。

Attention：

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O(N²)

长文本：

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128K

256K

1M

成本极高。而 Mamba 核心复杂度：

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O(N)

意味着：

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Context翻10倍

计算量近似翻10倍

而不是：

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翻100倍

于是很多人认为：

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Transformer 时代结束了

八、Mamba 真正吸引人的地方

不仅仅是复杂度，还有：

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KV Cache

Transformer：

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Context 越长

KV 越大

最终：

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显存爆炸

而 Mamba 本质是：

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状态压缩

只维护：

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Hidden State

形成：

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固定大小记忆

于是：

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长文本推理

优势巨大，特别适合一下场景：

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1M Context

Agent Memory

长期记忆

九、为什么 Mamba 没有取代 Transformer

理论上很好，现实却很残酷，原因只有一句话：

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生态

今天整个世界：

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GPU

CUDA

PyTorch

FlashAttention

vLLM

TensorRT-LLM

全部围绕 Transformer 优化。而 Mamba 缺少：

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成熟训练框架

成熟推理框架

成熟部署经验

于是出现一下现象：

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理论领先

工程落后

这也是过去几年一直发生的事情。

十、真正的未来可能不是三选一

很多人喜欢讨论：

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GPT

VS

MoE

VS

Mamba

实际上未来更可能是融合了：

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GPT + MoE + Mamba

例如：

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Attention Layer

↓

Mamba Layer

↓

MoE Layer

形成：

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Hybrid Architecture

未来模型可能同时拥有：

1、Transformer 负责：

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全局理解

2、MoE 负责：

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降低 FLOPS

3、Mamba 负责：

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超长上下文

大家共同组成：

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Transformer 2.0

十一、真正的竞争已经变了

有趣的是，今天很多人还在讨论：

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模型架构

但头部 AI 公司关注的东西已经变成：

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训练系统

推理系统

Agent Runtime

因为对于 GPT、MoE、Mamba 来说，真正限制发展的已经不是：

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算法

而是：

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GPU

网络

KV Cache

推理成本

未来最大的突破，很可能来自：

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系统工程

而不是：

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新的模型结构

总结

如果用一句话概括 GPT、MoE、Mamba 的竞争：

GPT 解决了"大模型能否变强"，MoE 解决了"大模型能否养得起"，Mamba 解决了"大模型能否记得住"。

三者分别代表：

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GPT
=
能力扩展

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MoE
=
成本优化

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Mamba
=
长上下文扩展

从当前趋势来看，未来几年最可能发生的事情不是：

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某一个架构消灭其它架构

而是：

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Transformer 保留

MoE 普及

Mamba 融合

最终形成一种新的混合架构，因为 AI 行业已经慢慢发现：

下一代大模型竞争的核心，不是谁拥有最多参数。

而是谁能在能力、成本、上下文长度之间找到最优平衡点。