针对大模型开发中主流架构及常见模型应用情况的系统梳理，综合权威技术资料整理而成：
🔧 一、主流大模型架构分类（除 Transformer 和 MoE 外）
Encoder-Decoder 架构
- 结构特点：编码器提取输入特征，解码器生成目标输出。
- 典型应用：序列到序列任务（如翻译、摘要）。
- 代表模型：T5、BART。
Causal Decoder-only 架构
- 结构特点：仅使用 Transformer 解码器，通过因果掩码约束生成方向。
- 适用场景：文本生成任务（对话、续写）。
- 代表模型：GPT 系列、LLaMA、Falcon。
Prefix Decoder 架构
- 结构特点：输入分为固定前缀和可学习生成部分，实现可控生成。
- 优点：灵活控制输出逻辑（如推理任务）。
- 代表模型：GLM、CPM。
稀疏架构（Sparse Architecture）
- 技术分类：稀疏注意力（如局部窗口）、动态参数激活。
- 优势：降低计算复杂度（如 O(n2)→O(n)O(n2)→O(n)），支持长上下文。
- 代表模型：Longformer、BigBird。
混合架构（Hybrid Designs）
- Dense + MoE 混合：部分层全连接，部分层采用 MoE 结构。
- 典型模型：DeepSeek-MoE、Google GLaM。
🧩 二、市面主流大模型架构应用对照表
| 模型名称 | 开发公司 | 主要架构 | 核心特点 |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | OpenAI | Causal Decoder-only | 生成能力强，通用任务优化 |
| GPT-5 | OpenAI | MoE 混合架构 | 1.8万亿参数，多模态支持 |
| LLaMA-3 | Meta | Causal Decoder-only | 开源轻量化，适配端侧设备 |
| Gemini 1.5 | Encoder-Decoder + MoE | 百万级上下文支持 | |
| Mixtral | Mistral AI | MoE 架构 | 8专家模型，推理成本低 |
| GLM-4 | 智谱AI | Prefix Decoder | 中文优化，可控生成 |
| DeepSeek-V2 | 深度求索 | MoE 架构 | 激活参数仅 2.4B |
| Qwen1.5 | 阿里云 | Dense Decoder 架构 | 开源商用，平衡性能与成本 |
| Claude 3 | Anthropic | 改进 Decoder-only | 长上下文推理优化 |
💡 三、架构选择趋势分析
- 生成任务主导：Causal Decoder-only 仍是生成式模型主流（如 GPT、LLaMA）。
- 超大规模优化：MoE 和稀疏架构成为千亿级模型首选，降低计算开销。
- 可控性需求：Prefix Decoder 在需定向生成的场景（如医疗、金融）优势显著。
- 硬件适配：稀疏架构与量化技术结合，推动边缘部署（如手机端模型）。
注：当前技术迭代加速，混合架构（如 Dense+MoE）和跨模态扩展（如 GPT-5 视频生成）是 2025 年竞争焦点。