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DeepSeekV4极致技术、性价比之王✅☁️阿里系阿里巴巴Qwen3.5最强开源生态✅清华系智谱AIGLM-5.1逻辑推理、Agent✅百度系百度ERNIE5.0合规最强、中文理解❌字节系字节跳动豆包Seed2.0 Pro多模态、C端体验❌月之暗面MoonshotKimiK2.5长上下文、文档❌MiniMaxMiniMaxMiniMax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 MLAMulti-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 V22024.05MLA的诞生核心创新Multi-head Latent AttentionMLAMLA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 × cV2架构236B总参数21B激活参数MoE架构。DeepSeek V32024.12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 V3LLaMA 3.1 405BGPT-4总参数671B405B~1.8T激活参数37B405B~280B架构MoE (256专家)密集MoE (8专家)训练成本$5.6M~$50M~$63M上下文128K128K128K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FP8DeepSeek R12025.01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GRPOGroup 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 GRPOGroup 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-50097.3%超越o1训练成本仅**$6M**o1估计100MDeepSeek V3.1 → V3.22025进一步优化性能追平GPT-5和Gemini 3.0 Pro并且全部开源。DeepSeek V42026.04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V3V4总参数671B1.6T专家数256384 2共享专家激活参数37B~50B路由策略Top-K动态Top-K上下文128K1M训练芯片A100/H100全栈昇腾910C推理引擎自研FlashMLAV4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3842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 0.5B0.5BDense端侧Qwen 2.5 1.5B1.5BDense轻量级Qwen 2.5 7B7BDense对标LLaMA 3 8BQwen 2.5 14B14BDense性能均衡Qwen 2.5 32B32BDense推理能力强Qwen 2.5 72B72BDense旗舰密集模型Qwen 2.5 Max~1TMoE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 3.520262026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-52026.022026年2月12日发布智谱的旗舰开源模型维度GLM-4GLM-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128K1MGLM-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MoEMLA1.6T~50B1M✅昇腾910CDeepSeek V3深度求索MoE671B37B128K✅A100/H100Qwen 3.5阿里MoE~1T MoE未公开128K✅A100昇腾Qwen 2.5 72B阿里Dense72B72B128K✅A100GLM-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MiniMaxMiniMaxMoE未公开未公开256K❌未公开混元腾讯MoE389B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2026年国产大模型趋势全面MoE化从DeepSeek到ERNIE都转向了MoE架构推理能力成为标配R1风格的推理模型是必备能力国产芯片适配加速昇腾已成为主流训练选择Agent化模型从回答问题转向执行任务价格战加剧DeepSeek的超低价策略倒逼全行业降价开源 vs 闭源分化DeepSeek/Qwen/GLM坚定开源百度/字节/腾讯闭源国产大模型的世界竞争力截至2026年6月国产大模型已在以下方面达到世界一流水平DeepSeekMoE架构创新、训练效率、性价比Qwen开源生态、多语言能力GLM自研架构、Agent能力豆包多模态、C端产品体验面试加分点国产大模型的核心竞争优势已经从追赶变为并跑。DeepSeek在MoE架构MLA、GRPO和训练效率上的创新已经被全球学术界和工业界广泛认可。面试时如果能深入对比DeepSeek V4的MLA架构与标准MHA的差异以及对昇腾芯片适配的技术挑战将是极佳的加分项。如果你觉得这篇文章有帮助欢迎点赞、收藏、转发 系列文章导航【模型架构篇01】大模型部署从vLLM到ollama【模型架构篇02】模型压缩知识蒸馏与剪枝【模型架构篇03】MoE混合专家模型详解【模型架构篇04】Transformer架构精讲Encoder-Decoder全拆解【模型架构篇05】LLaMA系列架构详解开源模型的里程碑【模型架构篇06】GPT系列架构演进从GPT-1到GPT-5【模型架构篇07】Claude系列架构详解Anthropic的技术路线【模型架构篇08】Gemini系列架构详解Google的多模态探索[【模型架构篇09】国产大模型生态DeepSeek、Qwen与智谱] ← 本文
【模型架构篇09】国产大模型生态：DeepSeek、Qwen与智谱
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DeepSeekV4极致技术、性价比之王✅☁️阿里系阿里巴巴Qwen3.5最强开源生态✅清华系智谱AIGLM-5.1逻辑推理、Agent✅百度系百度ERNIE5.0合规最强、中文理解❌字节系字节跳动豆包Seed2.0 Pro多模态、C端体验❌月之暗面MoonshotKimiK2.5长上下文、文档❌MiniMaxMiniMaxMiniMax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 MLAMulti-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 V22024.05MLA的诞生核心创新Multi-head Latent AttentionMLAMLA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 × cV2架构236B总参数21B激活参数MoE架构。DeepSeek V32024.12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 V3LLaMA 3.1 405BGPT-4总参数671B405B~1.8T激活参数37B405B~280B架构MoE (256专家)密集MoE (8专家)训练成本$5.6M~$50M~$63M上下文128K128K128K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FP8DeepSeek R12025.01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GRPOGroup 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 GRPOGroup 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-50097.3%超越o1训练成本仅**$6M**o1估计100MDeepSeek V3.1 → V3.22025进一步优化性能追平GPT-5和Gemini 3.0 Pro并且全部开源。DeepSeek V42026.04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V3V4总参数671B1.6T专家数256384 2共享专家激活参数37B~50B路由策略Top-K动态Top-K上下文128K1M训练芯片A100/H100全栈昇腾910C推理引擎自研FlashMLAV4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3842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 0.5B0.5BDense端侧Qwen 2.5 1.5B1.5BDense轻量级Qwen 2.5 7B7BDense对标LLaMA 3 8BQwen 2.5 14B14BDense性能均衡Qwen 2.5 32B32BDense推理能力强Qwen 2.5 72B72BDense旗舰密集模型Qwen 2.5 Max~1TMoE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 3.520262026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-52026.022026年2月12日发布智谱的旗舰开源模型维度GLM-4GLM-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128K1MGLM-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MoEMLA1.6T~50B1M✅昇腾910CDeepSeek V3深度求索MoE671B37B128K✅A100/H100Qwen 3.5阿里MoE~1T MoE未公开128K✅A100昇腾Qwen 2.5 72B阿里Dense72B72B128K✅A100GLM-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MiniMaxMiniMaxMoE未公开未公开256K❌未公开混元腾讯MoE389B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2026年国产大模型趋势全面MoE化从DeepSeek到ERNIE都转向了MoE架构推理能力成为标配R1风格的推理模型是必备能力国产芯片适配加速昇腾已成为主流训练选择Agent化模型从回答问题转向执行任务价格战加剧DeepSeek的超低价策略倒逼全行业降价开源 vs 闭源分化DeepSeek/Qwen/GLM坚定开源百度/字节/腾讯闭源国产大模型的世界竞争力截至2026年6月国产大模型已在以下方面达到世界一流水平DeepSeekMoE架构创新、训练效率、性价比Qwen开源生态、多语言能力GLM自研架构、Agent能力豆包多模态、C端产品体验面试加分点国产大模型的核心竞争优势已经从追赶变为并跑。DeepSeek在MoE架构MLA、GRPO和训练效率上的创新已经被全球学术界和工业界广泛认可。面试时如果能深入对比DeepSeek V4的MLA架构与标准MHA的差异以及对昇腾芯片适配的技术挑战将是极佳的加分项。如果你觉得这篇文章有帮助欢迎点赞、收藏、转发 系列文章导航【模型架构篇01】大模型部署从vLLM到ollama【模型架构篇02】模型压缩知识蒸馏与剪枝【模型架构篇03】MoE混合专家模型详解【模型架构篇04】Transformer架构精讲Encoder-Decoder全拆解【模型架构篇05】LLaMA系列架构详解开源模型的里程碑【模型架构篇06】GPT系列架构演进从GPT-1到GPT-5【模型架构篇07】Claude系列架构详解Anthropic的技术路线【模型架构篇08】Gemini系列架构详解Google的多模态探索[【模型架构篇09】国产大模型生态DeepSeek、Qwen与智谱] ← 本文
