引言

近年来，大语言模型（LLM）技术呈现爆发式增长，不同团队基于各自的技术积累与应用场景，发展出差异化的技术路线。其中，DeepSeek、GLM（通用语言模型）与Qwen（通义千问）作为代表性模型，在架构设计、训练方法、优化目标等方面展现出显著差异。本文将从技术实现的核心层面展开横向对比，剖析三者技术路线的异同，为开发者与研究者提供参考。

一、模型架构：Transformer变体的选择与优化

1.1 DeepSeek的模块化稀疏架构

DeepSeek采用分层稀疏注意力机制，将传统Transformer的单一注意力层拆解为“全局-局部”双路径结构：

• 全局路径：使用低秩矩阵近似（LoRA）压缩键值对，减少计算量；
• 局部路径：通过滑动窗口限制注意力范围，提升长文本处理效率。

# 伪代码：DeepSeek稀疏注意力实现
class SparseAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, window_size):
        super().__init__()
        self.global_attn = LowRankAttention(dim, rank=16)  # 低秩压缩
        self.local_attn = SlidingWindowAttention(dim, window_size)  # 局部窗口
    def forward(self, x):
        global_out = self.global_attn(x)
        local_out = self.local_attn(x)
        return global_out + local_out  # 双路径融合

优势：在保持模型容量的同时，将计算复杂度从O(n²)降至O(n log n)，适用于高并发推理场景。

1.2 GLM的统一多模态架构

GLM基于Transformer-XL扩展，通过共享权重实现文本与多模态（图像、音频）的统一编码：

• 模态适配器：在输入层插入模态特定投影层，将不同模态数据映射至统一语义空间；
• 长程依赖建模：引入相对位置编码与记忆缓存机制，提升跨模态上下文理解能力。

差异化：GLM的设计目标在于构建通用AI底座，其架构天然支持多模态融合，但单模态任务效率略低于专用模型。

1.3 Qwen的深度-宽度平衡设计

Qwen采用渐进式扩展策略，在模型深度与宽度间寻求平衡：

• 基础层：使用标准Transformer块，确保基础理解能力；
• 增强层：引入门控混合专家（MoE）机制，动态激活专家子网络，提升复杂任务处理能力。

# 伪代码：Qwen的MoE层实现
class MoELayer(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_experts):
        super().__init__()
        self.router = nn.Linear(dim, num_experts)  # 路由网络
        self.experts = nn.ModuleList([ExpertBlock(dim) for _ in range(num_experts)])
    def forward(self, x):
        router_scores = self.router(x)
        expert_outputs = [expert(x) for expert in self.experts]  # 并行专家计算
        # 加权融合（需结合top-k路由策略）
        return weighted_sum(expert_outputs, router_scores)

效果：MoE架构使Qwen在参数量增加30%的情况下，推理速度仅下降15%，兼顾了模型容量与效率。

二、训练策略：数据、目标与优化的差异

2.1 DeepSeek的课程学习与强化学习结合

DeepSeek的训练分为两阶段：

1. 基础能力构建：使用大规模无监督数据预训练，采用动态掩码策略（随机掩码比例从15%逐步增至50%）；
2. 能力精细化：通过强化学习（PPO）优化指令跟随与逻辑推理能力，奖励函数结合人类反馈与自动评估指标。

挑战：强化学习阶段需大量人工标注数据，成本较高。

2.2 GLM的多任务联合训练

GLM采用多任务学习框架，将文本生成、分类、问答等任务统一为序列预测问题：

• 任务嵌入：为每个任务分配可学习嵌入向量，作为输入的一部分；
• 动态权重调整：根据任务难度动态分配梯度更新权重，避免简单任务主导训练。

收益：多任务训练使GLM在少样本场景下表现优异，但需精心设计任务平衡策略。

2.3 Qwen的渐进式数据增强

Qwen的训练数据构建遵循“从易到难”原则：

1. 基础数据：通用领域文本（如书籍、网页）；
2. 领域增强：针对特定场景（如法律、医疗）补充专业语料；
3. 对抗训练：引入噪声数据与对抗样本，提升模型鲁棒性。

数据比例：基础数据占60%，领域数据30%，对抗数据10%。

三、应用场景与技术路线的适配

3.1 DeepSeek：高并发推理场景

DeepSeek的稀疏架构与优化推理引擎，使其在以下场景表现突出：

• 实时客服：低延迟响应（<200ms）；
• 边缘设备部署：模型压缩后参数量可降至10亿以下，支持手机端运行。

建议：若应用场景对推理速度敏感，且任务类型相对固定（如单一模态文本处理），DeepSeek是优先选择。

3.2 GLM：多模态与通用AI场景

GLM的统一架构天然支持：

• 跨模态检索：如文本-图像联合搜索；
• 多模态生成：如根据文本描述生成图像。

限制：多模态任务需额外微调，且对硬件要求较高（建议使用A100等高端GPU）。

3.3 Qwen：复杂任务与长文本处理

Qwen的MoE架构与长程依赖建模，使其擅长：

• 长文档理解：如合同分析、科研论文解读；
• 多步骤推理：如数学解题、代码生成。

优化方向：可通过继续预训练（CPT）进一步适配垂直领域，提升专业任务表现。

四、总结与建议

4.1 技术路线对比总结

维度	DeepSeek	GLM	Qwen
架构	稀疏注意力	多模态统一架构	MoE混合专家
训练策略	课程学习+强化学习	多任务联合训练	渐进式数据增强
优势场景	高并发推理	多模态应用	复杂任务与长文本

4.2 对开发者的建议

1. 任务适配优先：根据应用场景（如实时性、模态需求、任务复杂度）选择模型；
2. 硬件资源匹配：DeepSeek适合边缘设备，GLM需高端GPU，Qwen对内存要求较高；
3. 持续优化：通过微调、数据增强等方式进一步适配垂直领域。

未来，随着模型架构与训练方法的持续创新，三类技术路线或将进一步融合，推动LLM技术向更高效、更通用的方向发展。