【模型架构篇09】国产大模型生态：DeepSeek、Qwen与智谱

weixin_54908067

319人浏览 · 2026-06-12 10:23:30

weixin_54908067 · 2026-06-12 10:23:30 发布

🇨🇳 国产大模型生态：DeepSeek、Qwen与智谱的技术图谱

一句话速览：从DeepSeek R1震惊全球到V4全面转向华为昇腾，从Qwen 3.5登顶开源榜单到GLM-5开源上亿融资——2024-2026年，国产大模型经历了从"追赶者"到"并跑者"的关键转变。本文深入拆解八家主流国产大模型的技术架构与演进路线。

📑 目录

国产大模型全景：2026年八雄格局
DeepSeek：穷人的武器打赢富人的游戏
Qwen（通义千问）：阿里开源生态的旗手
GLM（智谱）：清华系技术派的坚持
文心ERNIE 5.0：百度的合规利器
豆包Seed 2.0：字节跳动的多模态王牌
Kimi & MiniMax & 腾讯混元
架构对比：一张表看懂国产大模型
国产芯片适配与算力格局
总结与展望

🏛️ 国产大模型全景：2026年八雄格局

2026年的国产大模型市场，形成了"四大互联网巨头 + 四大技术专精黑马"的稳定格局：

派系	公司	模型	定位	开源
🐋 量化基金系	深度求索	DeepSeek V4	极致技术、性价比之王	✅
☁️ 阿里系	阿里巴巴	Qwen 3.5	最强开源生态	✅
🎓 清华系	智谱AI	GLM-5.1	逻辑推理、Agent	✅
🐻 百度系	百度	ERNIE 5.0	合规最强、中文理解	❌
🎵 字节系	字节跳动	豆包Seed 2.0 Pro	多模态、C端体验	❌
📱 月之暗面	Moonshot	Kimi K2.5	长上下文、文档	❌
🎯 MiniMax	MiniMax	MiniMax	语音多模态	❌
🐧 腾讯系	腾讯	混元	企业级、社交集成	❌

🚀 DeepSeek：穷人的武器打赢富人的游戏

公司背景

DeepSeek（深度求索）由量化私募巨头幻方科技孵化，核心团队来自幻方量化。其最具传奇色彩的是——在资源远少于OpenAI和Google的情况下，通过架构创新和训练策略优化，达到了世界级水平。

技术演进路线

DeepSeek V2 (2024.05)
  └── 236B MoE + MLA（Multi-head Latent Attention）
      ↓
DeepSeek V3 (2024.12) ★ 里程碑
  └── 671B MoE + 无辅助损失负载均衡
      ↓
DeepSeek R1 (2025.01) ★ 震惊世界
  └── 671B + GRPO强化学习 + 推理能力涌现
      ↓
DeepSeek V3.1 → V3.2 (2025)
  └── 追平GPT-5 + 完全开源
      ↓
DeepSeek V4 (2026.04) ★ 全面超越
  └── 1.6T MoE + 384专家 + 全栈昇腾适配

DeepSeek V2（2024.05）：MLA的诞生

核心创新：Multi-head Latent Attention（MLA）

MLA是DeepSeek对注意力机制的颠覆性改进：

传统MHA的KV Cache：
  每个token需要存储 2 × n_heads × d_head 个值
  → 推理时KV Cache巨大，显存爆炸

MLA的核心思想：
  将Key和Value压缩到低维"潜在空间"
  推理时只缓存压缩后的潜在向量
  使用时再解压缩回完整维度

效果：
  KV Cache减少约87.5%
  推理吞吐量提升5倍+
  质量没有损失！

传统MHA注意力:
Q, K, V = [n_heads × d_head]
KV Cache: 存储全尺寸K和V → 大

MLA注意力:
Q, K, V = 从低维潜在向量 c 投影得到
c = W_down × [原始K, 原始V]  # 压缩
KV Cache: 只存储低维向量 c → 小得多
使用时: K' = W_up_k × c, V' = W_up_v × c

V2架构：236B总参数，21B激活参数，MoE架构。

DeepSeek V3（2024.12）：开源界的核弹

671B总参数的MoE模型，以极低的训练成本达到了超越LLaMA 3 405B的性能：

维度	DeepSeek V3	LLaMA 3.1 405B	GPT-4
总参数	671B	405B	~1.8T
激活参数	37B	405B	~280B
架构	MoE (256专家)	密集	MoE (8专家)
训练成本	$5.6M	~$50M+	~$63M
上下文	128K	128K	128K

技术突破：

无辅助损失负载均衡：MoE训练中不再需要额外的负载均衡loss，让模型自主学习专家分配
Multi-Token Prediction：一次预测多个未来token，提升训练效率
FP8混合精度训练：首次在超大规模MoE上成功使用FP8

DeepSeek R1（2025.01）：推理Scaling Law的开源实现

R1是DeepSeek在推理能力上的突破，是与OpenAI o1对标的开源推理模型：

核心创新：GRPO（Group Relative Policy Optimization）

传统PPO:
  需要训练一个价值函数（Critic）模型
  训练过程复杂，资源消耗大

GRPO（Group Relative Policy Optimization）:
  不需要Critic模型！
  对一个问题生成多个回答
  通过群体内的相对表现来估计优势
  实现更轻量级的强化学习

R1的训练流程：

冷启动 → 推理导向RL → 拒绝采样 + SFT → 全场景RL
  ↓          ↓                ↓               ↓
收集少量    GRPO强化       用R1输出       对齐有用性
高质量     学习，提升      训练通用       和安全性
推理数据    推理能力        SFT模型

R1的成绩：

AIME数学竞赛：79.8%（o1≈83%，GPT-4o≈12%）
MATH-500：97.3%（超越o1）
训练成本：仅**$6M**（o1估计>100M）

DeepSeek V3.1 → V3.2（2025）

进一步优化，性能追平GPT-5和Gemini 3.0 Pro，并且全部开源。

DeepSeek V4（2026.04）：全面超越

2026年4月24日发布的DeepSeek V4是一次重大的架构升级：

维度	V3	V4
总参数	671B	1.6T
专家数	256	384 + 2共享专家
激活参数	37B	~50B
路由策略	Top-K	动态Top-K
上下文	128K	1M
训练芯片	A100/H100	全栈昇腾910C
推理引擎	自研	FlashMLA

V4的三大突破：

昇腾全参数训练：1000颗华为昇腾910C完成全参数训练，完全不依赖英伟达
FlashMLA推理引擎：专为MLA优化的推理引擎，推理速度提升35倍
384+2专家架构：2个共享专家处理通用知识，384个路由专家处理专业任务

☁️ Qwen（通义千问）：阿里开源生态的旗手

演进路线

Qwen 1.0 (2023.08) → Qwen 1.5 (2024.02) → Qwen 2.0 (2024.06)
  → Qwen 2.5 (2024.09) → Qwen 3.0 (2025) → Qwen 3.5 (2026)

Qwen 2.5

阿里最成功的版本之一，在开源社区广受欢迎：

规格	参数量	架构	特点
Qwen 2.5 0.5B	0.5B	Dense	端侧
Qwen 2.5 1.5B	1.5B	Dense	轻量级
Qwen 2.5 7B	7B	Dense	对标LLaMA 3 8B
Qwen 2.5 14B	14B	Dense	性能均衡
Qwen 2.5 32B	32B	Dense	推理能力强
Qwen 2.5 72B	72B	Dense	旗舰密集模型
Qwen 2.5 Max	~1T	MoE	最强性能

Qwen 2.5的关键改进：

支持29种以上语言
19万亿tokens训练
128K上下文（通过YaRN扩展）
代码、数学、多语言能力全面提升

Qwen 3.5（2026）

2026年最新的旗舰版本：

MoE架构延续，性能大幅提升
在LMSYS榜单等基准测试中名列前茅
继续开源策略，生态持续扩大
与阿里云深度整合，通过百炼平台提供服务

🎓 GLM（智谱）：清华系技术派的坚持

独特技术路线：GLM架构

智谱AI源于清华大学，是中国最早从事大模型研究的团队之一。与其他模型不同，GLM采用自研的通用语言模型（GLM）架构，而非直接移植LLaMA架构。

GLM架构的特点：

GPT (Decoder-only): 从左到右生成
BERT (Encoder-only): 双向理解
T5 (Encoder-Decoder): 编码-解码

GLM (自回归填空):
  将文本中的一部分随机空白
  模型需要生成填充这些空白的内容
  同时实现了理解和生成能力

演进路线

GLM-130B (2022) → ChatGLM 6B (2023) → GLM-4 (2024.01)
  → GLM-4-Plus (2024) → GLM-5 (2026.02) → GLM-5.1 (2026)

GLM-5（2026.02）

2026年2月12日发布，智谱的旗舰开源模型：

维度	GLM-4	GLM-5
架构	GLM（自回归填空）	GLM（自回归填空）
参数量	未公开	未公开
定位	通用对话	复杂系统工程 + 长程Agent
编程能力	基础	提升超20%
开源	✅ 部分	✅ 完全开源
国产芯片适配	部分	✅ 昇腾、摩尔线程、寒武纪
上下文	128K	1M+

GLM-5的亮点：

Agent能力突出：面向长周期智能体任务设计
国产芯片全适配：华为昇腾、摩尔线程、寒武纪全部支持
开源 + 商用：开源后股价一度大涨40%
GLM-5.1升级：在逻辑/推理/代码上进一步优化

智谱的技术特点

清华血脉：核心团队来自清华大学，学术研究驱动
GLM自研架构：不走LLaMA路线，自主研发
开源最早：GLM-130B是亚洲首个千亿级开源模型
Agent原生化：从架构层面支持Agent任务

🐻 文心ERNIE 5.0：百度的合规利器

公司背景

百度文心（ERNIE）是中国最早的大模型之一，最初以知识增强为核心特色。

演进路线

ERNIE 3.0 (2021) → ERNIE 4.0 (2023.10) → ERNIE 4.5 (2024) → ERNIE 5.0 (2025-2026)

ERNIE 5.0架构

维度	规格
参数量	~1.8T MoE（旗舰版）
轻量版	ERNIE 5.1（小参数版）
训练芯片	A100/H100 + 昆仑芯3代 + 昇腾910B
核心优势	中文理解 + 合规最强
定位	企业级、政务级应用

独特优势

知识增强：利用百度搜索积累的知识图谱
合规最强：在内容安全、价值观对齐上投入最大
百度生态：深度整合搜索、文库、地图、Apollo等
开源态度：不开放（闭源），走商业化路线

🎵 豆包Seed 2.0：字节跳动的多模态王牌

公司背景

字节跳动的豆包（Doubao）凭借C端产品体验最佳脱颖而出，是国内用户量最大的AI助手之一。

架构演进

版本	亮点
豆包 1.0 (2023)	初始版本
豆包 2.0 (2024)	多模态升级
Seed 2.0 Pro (2025-2026)	多模态最强

Seed 2.0 Pro的技术特点

多模态最强：在图像、视频理解上表现突出
C端体验最佳：产品化能力是字节的核心优势
训练芯片：A800/H20为主，国产昇腾910B为辅
火山引擎：通过火山引擎提供API服务

📱 Kimi & MiniMax & 腾讯混元

Kimi K2.5（月之暗面）

维度	特点
定位	长上下文、文档处理
核心能力	200万字阅读、PDF智能解析
技术特色	强调长文档理解能力
用户群	学生、研究人员、法律从业者

MiniMax

专注于语音多模态
在语音合成和交互上技术领先
海外市场表现亮眼（Hailuo AI）

腾讯混元

维度	特点
参数量	389B MoE
定位	企业级、社交集成
生态	微信、QQ、企业微信场景
训练芯片	H100 + 昇腾910C + 紫霄(自研推理)

📊 架构对比：一张表看懂国产大模型

模型	公司	架构	总参数	激活参数	上下文	开源	芯片
DeepSeek V4	深度求索	MoE+MLA	1.6T	~50B	1M	✅	昇腾910C
DeepSeek V3	深度求索	MoE	671B	37B	128K	✅	A100/H100
Qwen 3.5	阿里	MoE	~1T MoE	未公开	128K+	✅	A100+昇腾
Qwen 2.5 72B	阿里	Dense	72B	72B	128K	✅	A100
GLM-5	智谱	GLM	未公开	未公开	1M	✅	全国产
ERNIE 5.0	百度	MoE	~1.8T MoE	未公开	128K	❌	昆仑芯+昇腾
Seed 2.0 Pro	字节	Dense/MoE	~65B-MoE	未公开	128K	❌	A800+昇腾
Kimi K2.5	月之暗面	未公开	未公开	未公开	200万字	❌	未公开
MiniMax	MiniMax	MoE	未公开	未公开	256K	❌	未公开
混元	腾讯	MoE	389B	未公开	128K	❌	H100+昇腾

🔧 国产芯片适配与算力格局

2026年芯片分配现状

70B+大模型的训练芯片格局：

英伟达存量 (H100/A100/A800)
  ├── DeepSeek V3 (早期)、Qwen 3 部分
  ├── 文心ERNIE 5.0 部分 (昆仑芯并行)
  └── 腾讯混元 部分 (H100)

华为昇腾 910C/950PR ★ 国产主力
  ├── DeepSeek V4 ← 1000颗昇腾910C全参数训练！
  ├── GLM-5 ← 全栈适配：昇腾、摩尔线程、寒武纪
  ├── 文心ERNIE 5.0 (与昆仑芯并行)
  ├── Qwen 3.5 增量训练
  ├── 华为盘古 ← 全栈昇腾（100%无英伟达）
  └── 腾讯混元 (与H100并行)

其他国产芯片
  ├── 昆仑芯2代/3代 → 百度自研训练
  ├── 平头哥真武810E → 阿里自研
  ├── 寒武纪思元590 → 字节、智谱
  ├── 海光DCU → 多家兼容
  └── 紫霄 → 腾讯自研推理

DeepSeek V4的"去英伟达"意义

DeepSeek V4最大的战略意义不在于性能提升，而在于：

首次在超大规模模型上成功实现全栈国产芯片训练

基于1000颗华为昇腾910C
不依赖任何英伟达芯片
全参数训练1.6T MoE模型
FlashMLA推理引擎提升35倍

这标志着中国AI产业在算力自主可控上迈出了关键一步。

📝 总结与展望

国产大模型的三大阵营

阵营	代表	策略	优势
技术驱动型	DeepSeek、智谱、阿里Qwen	开源 + 技术领先	全球影响力、社区生态
场景驱动型	百度、字节、腾讯	闭源 + 生态绑定	产品化、商业闭环
垂直专精型	Kimi、MiniMax	聚焦特定场景	差异化、用户体验