【大模型“解剖图”火了，30多个开源模型架构差异一目了然，还可以接入AI】

2026 年的前两个月，#开源大模型# 的发布节奏已快至令人应接不暇。Arcee AI 的 Trinity Large、月之暗面的 Kimi K2.5、阿里的 Qwen3.5、智谱 AI 的 GLM-5、Cohere 的 Tiny Aya……它们的名称如流水般接踵而至，参数量从 3B 至 1T 不等，每一款都宣称是“SOTA”或者“最强开源”。

然而，如此快的更新速度，对于普通开发者而言，莫说深入研究，仅仅是分辨区别就已经耗费大量精力。更不用提许多技术报告的表述含糊，架构图绘制风格各异，想要进行横向对比十分困难。

为了解决这些问题，一个名为“LLM Architecture Gallery”(大语言模型架构画廊)的项目上线了。顾名思义，就是让你像逛“画廊”一样，浏览不同模型的架构图。

这个项目的作者是 Sebastian Raschka，是#机器学习# 领域的知名研究者，写过《Python Machine Learning》和《Build a Large Language Model (From Scratch)》这两本深受欢迎的专业书籍。

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