当前最强大的开源大语言模型普遍采用自回归解码器架构的Transformer模型，但近年来涌现出多种创新架构。这些模型不仅关注计算效率的提升，更致力于突破性能瓶颈。文本扩散模型通过模拟去噪过程生成连贯文本，在创造性任务中展现独特优势；线性注意力混合架构通过优化注意力机制的计算复杂度，实现接近线性的内存占用；代码世界模型将程序代码与环境交互相结合，为具身智能提供新思路；而小型递归Transformer则通过参数复用策略，在保持性能的同时显著降低模型体积。这些技术路径的并行发展，标志着大语言模型正从单一架构垄断走向多元化技术生态，为边缘计算、实时应用和复杂推理任务开辟了新的可能性。