结论先行：2026年大模型分7层：1稠密 vs MoE看FFN，2全注意力 vs 混合线性 vs 稀疏看长文成本，3自回归 vs 扩散看生成方式，4指令 vs 推理 vs Agent看干活能力，5适配器 vs 原生混合训练看多模态，6开源 vs 闭源看数据，7单卡 vs 集群看部署。最后更新2026-09-21。 目录：30秒总览表 | 稠密Dense vs MoE | 注意力MLA混合稀疏 | 自回归vs扩散 | 指令推理Agent | 多模态 | 开源部署选型 | FAQ
30秒总览表：7种大模型分类
| 分类维度 | 选项 | 代表模型2026 | 一句话 |
|---|---|---|---|
| 1.FFN结构 | 稠密Dense / MoE | Qwen3.6-27B / DeepSeek-V3 671B-A37B，Kimi K2.6 1000B-A32B | 全员上场 vs 只叫2-8个专家 |
| 2.注意力 | 全注意力 / MLA / 混合线性 / 稀疏 | Qwen3.5混合Gated DeltaNet，MiniMax M3稀疏MSA 1M上下文 | 决定长文显存和速度 |
| 3.生成范式 | 自回归 / 扩散 | GPT-5/Claude 4.6 vs Mercury 2，LLaDA-MoE v2 30B-A3B | 逐字生成 vs 整段并行去噪 |
| 4.思考范式 | 指令 / 推理 / Agent原生 | Qwen-Max / DeepSeek-R1 / MiniMax M3，GLM-5 | 快答 vs 慢想 vs 能干活 |
| 5.模态 | 纯文本 / 原生多模态 | M3 Step0图文视频混训100万亿token | 外挂看图 vs 出生就会看 |
| 6.开放 | 开源权重 / 闭源API | Qwen/Llama4/GPT-OSS/Kimi/GLM vs GPT/Claude/Gemini | 图纸给你 vs 只给打车服务 |
| 7.部署 | 单卡 / 集群 | 27B单4090 vs 1T MoE需8×H100 | 看激活算账单，看总量买显存 |
稠密Dense vs MoE混合专家有什么区别？
稠密模型Dense是每个token过全部参数。如Qwen3.6-27B，27B全用，效果稳、好微调、估算简单，变大就贵。 MoE混合专家是养N个FFN专家+门控分诊，每次只激活Top-K。如DeepSeek-V3总量671B只激活37B，Mixtral 8x7B总量47B只激活13B，Kimi K2.6总量1000B只激活32B，GLM-5.1总量744B激活40B。 2026标配是DeepSeekMoE式：细粒度小专家+常开共享专家+无辅助损失均衡。共享专家保通用，路由专家专攻代码数学，避免专家塌缩。Qwen3 235B-A22B、Llama 4 Maverick 400B-A17B都是这路。 选法：要微调要稳选Dense；要云端大并发大知识量选MoE。MoE省的是算，不省显存，总参数都要进卡。
注意力：MLA混合稀疏为什么是2026主战场？
推理瓶颈是KV Cache，不是智商。路线很清晰：
- GQA：Llama 3起标配，多Q共享KV。
- MLA多头潜在注意力：DeepSeek-V2/V3首创，Kimi K2.5、GLM-5跟进，低秩压缩KV，128K上下文平民化。
- SWA滑动窗口：Gemma 4、Mistral用5:1窗口+全局轮换。
- 混合线性Hybrid：Qwen3.5/3.6用Gated DeltaNet+全注意力混插，Qwen3 Next 80B只激活3B；Nemotron 3用Mamba-2+Transformer。线性层扫长文，注意力层保精度。
- 稀疏Sparse：DeepSeek-V3.2在MLA上加稀疏，MiniMax M3自研MSA在1M上下文把单token计算打到约1/20。
做RAG和Agent长任务，优先看注意力类型和上下文窗口，别只看参数。
自回归 vs 扩散模型哪个好？
自回归模型如GPT-5、Claude 4.6、Gemini 3，逐token生成，是流式打字的根本原因，长链推理稳。 扩散大模型dLLM是整句加噪再并行去噪，双向注意力。Mercury 2（2026-02）是首个可推理商用扩散模型；LLaDA-MoE v2（2026-08，30B-A3B，23.5T token训练）把扩散+MoE结合，SFT后多项推理代码榜逼近Qwen3，速度800+tok/s。 现状：改写补全结构化生成用扩散又快又好；数学长规划仍用自回归。趋势是扩散+MoE+Mamba三拼。
指令模型推理模型Agent模型怎么选？
- 指令模型：GPT-4o、DeepSeek-V3、Qwen-Max，有问有答，文案翻译客服RAG用它。
- 推理模型：DeepSeek-R1、o1、QwQ，先写长思考草稿再答，数学代码用它，又慢又贵。
- Agent原生：MiniMax M3、GLM-5，训练就喂交互轨迹+Computer Use，能长时间自主复现论文实验。评测看SWE-Bench Pro、Claw-Eval端到端干活分。
2026工程共识：MCP成工具接口事实标准，Agent=规划+RAG+工具+反思，成本是单聊多倍，要小模型干活大模型动脑。
多模态：外挂 vs 原生混合训练
老路是Adapter外挂：文本模型训好再接视觉头。2026新路是Step0混合：MiniMax M3文本图片视频交错从零混训，数据到100万亿token量级，直接支持桌面操作和跨应用执行。选型看OmniDocBench、SVG-Bench等多模态+Agent榜，别只看纯文本榜。
开源闭源+单卡集群选型表
| 部署 | 代表2026-09 | 适合 |
|---|---|---|
| 单4090 24G | Qwen3.6-27B 262K，Gemma 4 31B多模态 | 个人微调、离线 |
| 双4090/5090 | Qwen2.5-72B，Mistral Small 4 119B-A22B，Llama 4 Scout | 工作室 |
| 4×A100/8×H100 | Kimi K2.6 1000B-A32B，GLM-5.1 744B-A40B，DeepSeek-R1/V3 | 企业 |
公式：敏感+高频=本地开源；要上限+低频=闭源API。博客日更就是推理模型打草稿+指令MoE润色+人审，最省。
常见问题FAQ
1. 稠密模型和MoE是什么意思？
稠密是每个词用全部参数算；MoE是养多个专家每次只激活几个，如DeepSeek-V3总量671B只激活37B，省算不省显存。
2. MoE一定比Dense强吗？
不是。同激活量MoE容量大适合高并发，Dense好微调更稳，小数据Dense常更优。
3. 什么是混合注意力模型？
注意力层+Mamba/Gated DeltaNet线性层混插，如Qwen3.6、Nemotron 3，长文省显存，精度靠注意力层保。
4. 扩散大模型能替代GPT吗？
目前不能全替。改写补全快，复杂推理仍是自回归稳，代表是Mercury 2和LLaDA-MoE v2。
5. 推理模型和Agent有什么区别？
推理模型擅长慢思考解题；Agent原生能调工具操作电脑完成端到端任务，需MCP和长上下文支持。
6. 个人部署选哪个开源模型？
单4090优先Qwen3.6-27B或Gemma 4 31B；要最强开源MoE需多卡跑Kimi K2.6或GLM-5.1。 作者实测环境：本地WordPress + 352m-ai-writer队列人工审校；观点为作者编辑，型号价格上下文以官方页为准。最后更新2026-09-21。
