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A Dream of Spring for Open-Weight LLMs: 10 — Sebastian Raschka 梳理 2026 年初十大开源大模型架构，揭示
Sebastian Raschka 梳理 2026 年初十大开源大模型架构，揭示技术演进趋势与关键设计取舍。
2026-02-25原文
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2026 春季开源大模型架构盘点
Sebastian Raschka 按发布时间梳理 2026 年 1–2 月十款开源权重模型
- Trinity Large 与 Kimi K2.5 同日 1 月 27…
- Qwen 3.5（2/15）、GLM-5 与 MiniMax M2.5（…
- Ling 2.5 1T / Ring 2.5 1T（2/16）、Tiny…
🔗 涉及的概念与玩家
- Sebastian Raschka人物
- Arcee AI公司
- Trinity Large模型
- Kimi K2.5模型
- Moonshot AI公司
- DeepSeek V3模型
- GLM-4.5模型
- Mixture-of-Experts概念
- Sebastian Raschka—盘点→Trinity Large
- Arcee AI—发布→Trinity Large
- Moonshot AI—发布→Kimi K2.5
- Kimi K2.5—架构源自→DeepSeek V3
- Trinity Large—性能对标→GLM-4.5
- Trinity Large—采用→Mixture-of-Experts
本文系统回顾了 2026 年 1 月至 2 月发布的十个主要开源大语言模型，重点分析了它们在架构上的共性与创新。
- Arcee AI 的 Trinity Large 采用 3:1 的局部-全局注意力比例与 4096 的滑动窗口，这种设计在保证长上下文处理能力的同时优化了计算效率，为开发者在模型选择时提供了平衡性能与成本的参考。
- Kimi K2.5 作为万亿参数多模态模型，采用了与 DeepSeek V3 相似的架构并通过早期融合进行视觉-语言联合预训练，这表明将成熟文本架构扩展至多模态是可行的技术路径，为工具链开发者整合视觉能力提供了借鉴。
- 多个模型（如 Trinity）采用了 QK-Norm、无位置编码（NoPE）及门控注意力等稳定训练和提升泛化能力的技术，这些逐渐成为新模型的标配组件，意味着 Agent 开发者可以期待未来开源模型具有更稳定的推理表现和更优的长序列处理能力。
原文：A Dream of Spring for Open-Weight LLMs: 10 Architectures from Jan-Feb 2026 · 作者 Sebastian Raschka
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