2025 模型演进白皮书：长上下文、稀疏化与架构的后 Transformer 时代

模型发布封面
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前言：
在 2023-2024 年，我们习惯于问：“这个模型有多少亿参数？”
到了 2025 年，这个问题变成了：“这个模型能吞下多少本书？”以及“推理 100 万 token 需要多少美分？”

这种提问方式的转变，标志着大语言模型（LLM）从**“暴力美学”阶段进入了“精细化工程”**阶段。参数量的边际效应开始递减，而架构效率、上下文长度和推理成本成为了新的战场。本文将从底层原理出发，深度剖析 2025 年 AI 模型技术栈的三大核心趋势。

第一章 上下文革命：从 128k 到“无限”

如果说参数量决定了模型的“智商”，那么上下文窗口（Context Window）就决定了模型的“记忆力”和“工作台大小”。2025 年，百万级（1M+）token 上下文已成标配，千万级（10M+）正在路上。

1.1 突破长度限制的核心技术

为什么以前模型读不了长书？因为 Transformer 的注意力机制（Self-Attention）的时间复杂度是 $O(N^2)$。输入长度翻倍，计算量翻四倍，显存占用也翻四倍。

2025 年的主流模型通过以下技术打破了这一魔咒：

1.1.1 Ring Attention（环状注意力）

这是分布式训练的胜利。

  • 原理：将长序列切分成多个块（Block），分布在不同的 GPU 上计算注意力，并在 GPU 之间传递中间结果（Key/Value blocks）。
  • 数学美感：它允许我们在不近似注意力分数的情况下，理论上处理无限长的序列，只受限于集群的 GPU 总显存。
  • 工程实现：目前主流框架（如 Megatron-LM, DeepSpeed）均已内置 Ring Attention，使得在数千张 H100 集群上训练 10M 上下文成为可能。

1.1.2 RoPE Scaling 的进化（YaRN 与 LongRoPE）

位置编码（Positional Encoding）是让模型知道“第一个词”和“第十个词”区别的关键。

  • NTK-Aware Scaled RoPE：在 2024 年大放异彩，通过动态调整旋转角度的基数，实现了外推。
  • LongRoPE (2025)：通过非均匀的插值策略，在保持短文本性能不下降的前提下，将上下文窗口扩展了 8 倍以上。它解决了“长文本微调导致短文本能力退化”的业界难题。

1.2 “大海捞针”与“迷失中间”

拥有了长窗口，不代表拥有了长逻辑。

  • Lost in the Middle（中间迷失）现象：早期的长文本模型，倾向于记住开头和结尾，却忽略中间的信息。
  • 2025 的解决方案：
    1. 数据合成：使用合成数据（Synthetic Data）专门构造“答案藏在中间”的训练样本。
    2. 分层压缩：引入类似人类“长期记忆”和“工作记忆”的机制。将历史信息压缩为 Summary Vector，只保留关键索引。

第二章 稀疏化（Sparsity）：MoE 的全面统治

2025 年，除了极其特殊的科研用途，已经很少有企业会从头训练一个 Dense（稠密）模型了。混合专家模型（Mixture of Experts, MoE） 凭借其极致的性价比，统治了开源与闭源界。

2.1 MoE 的经济学账本

  • Dense 模型：训练一个 100B 的模型，推理时每个 token 都要激活 100B 参数。贵，慢。
  • MoE 模型：总参数量可能达到 500B，但由 64 个小专家组成。推理时，每个 token 只激活 2 个专家（Active Parameters 约 15B）。
  • 结果：你拥有了 500B 模型的知识储备，却只需要支付 15B 模型的推理电费。

2.2 2025 年 MoE 的新变体

2.2.1 DeepSeek-V3 与细粒度专家（Fine-grained Experts）

传统的 MoE 只有 8 个或 16 个专家。DeepSeek 提出的架构将专家切分得更细（例如 256 个专家），并引入了 Shared Expert（共享专家）。

  • Shared Expert：无论路由怎么选，总有几个固定的专家被激活。它们负责捕获通用的语法、逻辑知识。
  • Routed Experts：负责极其垂直的领域知识（如“巴洛克建筑史”或“Python 异步编程”）。

2.2.2 负载均衡（Load Balancing）的无损化

MoE 最怕“专家这一头热”。如果 90% 的请求都涌向同一个专家，并行的优势就没了。

  • Auxiliary Loss：以前为了强迫负载均衡，会加一个辅助损失函数，这会损害模型性能。
  • Expert-choice Routing：让专家挑 token，而不是 token 挑专家。这彻底解决了负载不均问题。

第三章 架构之争：Transformer 真的不可战胜吗？

Transformer 统治 AI 届已近 8 年（自 2017 年起）。2025 年，挑战者们终于从实验室走向了产业界。线性注意力（Linear Attention）和状态空间模型（SSM）开始在特定领域展现出超越 Transformer 的潜力。

3.1 Mamba 与 SSM 的崛起

Mamba (State Space Models) 是最具竞争力的挑战者。

  • 核心优势：推理时的显存占用是 $O(1)$（常数级），而不是 Transformer 的 $O(N)$（随长度增长）。这意味着 Mamba 可以推理无限长的序列，而不会爆显存。
  • 2025 年的进展：
    • Jamba (Joint Attention Mamba)：AI21 Labs 推出的混合架构。在底层的 80% 层使用 Mamba 处理海量上下文，顶层的 20% 层使用 Attention 增强“回溯能力”。这种混合架构被证明是当前性价比的最优解。
    • 代码生成领域的应用：由于代码依赖极长的上下文（整个仓库），SSM 架构在代码补全任务上的表现首次超越了同参数量的 Transformer。

3.2 RWKV：RNN 的复兴

RWKV（Receptance Weighted Key Value）证明了 RNN（循环神经网络）在并行化训练技术加持下，依然能打。

  • 优势：极低的推理 VRAM 占用，极快的 Token 生成速度，且完全开源。
  • 生态：2025 年，RWKV 社区已经跑出了 14B 乃至 30B 的模型，成为端侧设备（手机、树莓派）上的首选架构。

第四章 评测体系的崩塌与重建

随着模型能力的提升，传统的评测集（如 MMLU, GSM8K）已经失效。现在的模型在这些榜单上动辄 90+ 分，分数通胀严重，且存在严重的“刷题”现象（Data Contamination）。

4.1 2025 新一代评测标准

4.1.1 动态评测（Dynamic Benchmarking）

  • LiveCodeBench：从 LeetCode 和 GitHub 每周的新增题目中抽取测试题。模型不可能在训练数据中见过这些题（因为它们是昨天才发布的）。
  • Chatbot Arena 的权重提升：基于人类真实感知的盲测（Elo 积分）成为唯一公认的“黄金标准”。

4.1.2 场景化长文本评测（Needle In A Haystack ++）

不再是简单的“找名字”，而是要求模型阅读 100 份财报，并回答：“如果 2023 年 Q2 的汇率波动按 2024 年 Q1 计算，这家公司的净利润会是多少？”
这种**跨文档推理（Multi-hop Reasoning）**能力，是企业级应用真正关心的。

第五章 产业启示：企业该如何选型？

基于上述技术趋势，我们为 2025 年的企业 AI 选型提供以下建议：

  1. 别迷信参数量：对于特定任务（如提取发票信息），一个经过高质量数据微调的 7B MoE 模型，效果往往优于 70B 的通用模型，且成本低两个数量级。
  2. 长文本 > RAG？：对于 10 万字以内的文档，直接扔进长上下文窗口（Long Context）的效果通常优于 RAG（切片检索）。RAG 的未来在于“海量知识库”（TB 级），而非“单文档问答”。
  3. 拥抱混合架构：关注 Mamba-Transformer 混合架构的模型，它们可能是未来降本增效的关键。

结语

2025 年的模型演进，不再是只有 Google 和 OpenAI 能参与的“神仙打架”。
随着 MoE 的普及、架构的多元化和训练技术的去中心化，我们正在进入一个**“寒武纪大爆发”**的时代。每一种架构、每一种尺寸的模型都能找到自己的生态位。对于开发者而言，这不仅是选择的困难，更是创造力的解放。

本文档由 Augmunt 前沿技术研究院撰写，内容基于 2025 年 Q1 的公开技术文献与 arXiv 预印本整理。未经授权禁止转载。