Llama 3.1 vs DeepSeek-R1 架构全景对比
2026-02-01 16:33:56 0 举报本图表从底层架构（MLA vs GQA）、训练逻辑（GRPO强化学习 vs 迭代RLHF）及推理机制三大维度，全景拆解了全球最火的两大模型。不仅清晰展示了DeepSeek如何凭“极低成本”逆袭的秘诀，更复现了Llama作为开源基石的稳健布局。 无论你是AI从业者、论文党，还是想要捕捉大模型风口的创作者，这张全景图都是你梳理技术脉络、寻找下一个技术爆发点的必备利器！点击获取，带你一图看懂大模型架构的进化逻辑。
作者其他创作
大纲/内容
核心架构
DeepSeek-MoE (混合专家架构)
推理逻辑
Multi-Token Prediction (MTP)
Iterative RLHF (人类反馈强化学习)
CoT (长链思维过程显示)
Llama 3.1 (稠密模型基石)
架构效率: MLA相比GQA大幅减少KV缓存占用
关键性能对比
Pure RL (无SFT冷启动探索)
RoPE (旋转位置编码)
训练策略
逻辑推理: Llama(通用) vs DeepSeek(数理/编程增强)
Knowledge Distillation (知识蒸馏)
DeepSeek-R1 (推理模型黑马)
Grouped-Query Attention (GQA)
GRPO (群体相对策略优化)
训练成本: Llama(高) vs DeepSeek(极低)
SFT (监督微调)
Standard Transformer (Dense)
Multi-head Latent Attention (MLA)
Llama 3.1 vs DeepSeek-R1 架构全景对比
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