Die große LLM-Architekturvergleich: Von DeepSeek-V3 bis Kimi K2

Sieben Jahre nach dem Debüt von GPT teilen moderne LLMs trotz oberflächlicher Innovationen immer noch überraschend ähnliche Grundlagen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die architektonischen Entwicklungen führender LLM-Modelle, von DeepSeek-V3 bis Kimi K2, und untersuchen, was diese Modelle voneinander unterscheidet und welche Fortschritte sie gemacht haben.

Einführung

Die Entwicklung von LLMs (Large Language Models) hat in den letzten Jahren rasant zugenommen. Mit der Einführung von Modellen wie GPT-2 und DeepSeek-V3 haben Forscher neue Maßstäbe gesetzt. Doch trotz der Fortschritte in der Architektur und den Algorithmen bleibt die Frage, ob wir wirklich bahnbrechende Veränderungen gesehen haben oder ob wir lediglich die gleichen architektonischen Grundlagen verfeinern. In diesem Artikel vergleichen wir die neuesten LLM-Architekturen und analysieren ihre einzigartigen Merkmale.

1. DeepSeek-V3/R1

DeepSeek R1 wurde im Januar 2025 veröffentlicht und hat die LLM-Landschaft revolutioniert. Es basiert auf der DeepSeek V3 Architektur, die im Dezember 2024 vorgestellt wurde. Diese Modelle zeichnen sich durch zwei Hauptmerkmale aus:

• Multi-Head Latent Attention (MLA): Diese Technik komprimiert Schlüssel- und Werttensoren in einen niederdimensionalen Raum, bevor sie im KV-Cache gespeichert werden. Dies reduziert den Speicherbedarf erheblich.
• Mixture-of-Experts (MoE): Diese Architektur ersetzt die FeedForward-Module durch mehrere Expertenmodule, von denen nur einige gleichzeitig aktiv sind. Dies ermöglicht eine signifikante Reduzierung der aktiven Parameter während der Inferenz.

DeepSeek-V3 hat 671 Milliarden Parameter und ist damit eines der größten Modelle, das bei der Inferenz effizienter arbeitet als viele seiner Vorgänger.

2. OLMo 2

Die OLMo-Modelle des Allen Institute for AI sind bemerkenswert für ihre Transparenz in Bezug auf Trainingsdaten und Code. OLMo 2 verwendet traditionelle Multi-Head Attention (MHA) und hat sich als effizient erwiesen, indem es die Platzierung von RMSNorm-Schichten optimiert hat. Diese Architektur bietet eine gute Grundlage für die Entwicklung von LLMs und hat sich in Benchmark-Tests als wettbewerbsfähig erwiesen.

3. Gemma 3

Gemma 3 von Google nutzt eine Kombination aus sliding window attention und einer großen Vokabulargröße, um mehrere Sprachen besser zu unterstützen. Diese Architektur hat sich als effizient erwiesen und bietet eine gute Balance zwischen Leistung und Ressourcenverbrauch. Die Verwendung von sliding window attention ermöglicht es, den Speicherbedarf im KV-Cache erheblich zu reduzieren.

4. Mistral Small 3.1

Mistral Small 3.1 hat sich als schneller und leistungsfähiger erwiesen als Gemma 3, insbesondere bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Diese Architektur verwendet einen benutzerdefinierten Tokenizer und hat die Anzahl der Schichten optimiert, um die Inferenzlatenz zu verringern.

5. Llama 4

Llama 4 folgt einer ähnlichen Architektur wie DeepSeek-V3, verwendet jedoch Grouped-Query Attention (GQA). Diese Architektur hat sich als effektiv erwiesen, um die Anzahl der aktiven Parameter während der Inferenz zu reduzieren, was die Effizienz erhöht.

6. Qwen3

Qwen3 bietet sowohl dichte als auch MoE-Modelle, die eine flexible Nutzung ermöglichen. Die dichten Modelle sind einfacher zu optimieren, während die MoE-Modelle für eine effiziente Skalierung der Inferenz optimiert sind.

7. SmolLM3

SmolLM3 ist ein weiteres interessantes Modell, das mit nur 3 Milliarden Parametern eine bemerkenswerte Leistung bietet. Es verwendet NoPE (No Positional Embeddings), was die Notwendigkeit von Positionsinformationen in der Architektur beseitigt und gleichzeitig die Leistung verbessert.

8. Kimi 2

Kimi 2 hat sich als eines der leistungsstärksten offenen Modelle etabliert, das auf der DeepSeek-V3 Architektur basiert. Mit 1 Billion Parametern setzt es neue Maßstäbe für offene LLMs und verwendet den Muon-Optimizer, um eine glatte Verlustkurve während des Trainings zu gewährleisten.

Fazit

Die Landschaft der LLM-Architekturen entwickelt sich ständig weiter, und die neuesten Modelle zeigen beeindruckende Fortschritte in der Effizienz und Leistung. Während einige Modelle wie Kimi 2 und DeepSeek-V3 neue Maßstäbe setzen, bleibt die Frage, wie sich diese Technologien in der Zukunft weiterentwickeln werden. Die ständige Innovation in der Architektur und den Trainingsmethoden wird entscheidend sein, um die Herausforderungen der KI-Entwicklung zu meistern.

Quellenliste:

• Quelle: Die große LLM-Architekturvergleich: Von DeepSeek-V3 bis Kimi K2
• DeepSeek R1
• OLMo 2
• Gemma 3
• Mistral Small 3.1
• Llama 4
• Qwen3
• SmolLM3
• Kimi 2