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LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4

近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。

在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中，多位行业大佬围绕大模型展开辩论，话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题，不同观点碰撞，深入探讨大模型技术演进与发展之路。

Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型，仅靠两条数学规则，让机器几小时学会物理运转逻辑，动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈，单卡训练，在多环境测试表现出色，还展现对物理法则的深刻理解。

上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。

Claude Sonnet 5发布一天差评多。虽官方定位高，有能力亮点，但在中文测评中性价比低，测试成本高，且Max推理模式易过度思考。还因过度保守失去实用价值，其表现取决于使用场景和预算。

当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。

文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。

Node.js之父Ryan Dahl称人类手写代码时代终结，Stability AI创始人Emad Mostaque预测AI编程成本将暴跌，现在每月200美元的体验两年后不到1美元。AI编程虽需大量算力，但成本正快速下降，未来编程或更民主化。

AI Coding 产品增长迅速，如 Lovable 预计年底 ARR 达 2.5 亿美金。但也暴露出盈利难题，多数产品利润为负。解决办法要么自建模型，但成本高；要么等大模型成本下降，却不太可行。AI Coding 产品或未实现 BMPF。

近日，抖音内容技术团队开源ContentV，这是面向视频生成任务的高效训练方案。用256块NPU约4周训成8B参数模型，在多评估维度效果与主流方案相近，还探索了有限算力下训练路径，现推理代码与权重已开放。