对比 DeepSeek（MLA）、Qwen 和 Llama 系列大模型在 Attention 架构/算法层面的核心设计及理解它们的本质区别。
From: Qwen3-Max
✅ 总结一句话：
| 模型系列 | Attention 架构 | 是否使用 MLA？ | 核心特点 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V2/V3 | MLA（Multi-head Latent Attention） | ✅ 是 | 创新性压缩 KV Cache，显存高效，适合超长上下文 |
| Qwen / Qwen2 / Qwen-Max | GQA（Grouped-Query Attention） | ❌ 否 | 平衡推理速度与效果，兼容标准 Attention |
| Llama / Llama2 / Llama3 | MHA → GQA（仅 70B+ 版本） | ❌ 否 | Llama-7B/13B 用 MHA；Llama-3-70B 用 GQA |
🔍 MLA 是 DeepSeek 独有的算法创新，Qwen 和 Llama 均未采用。
🔍 一、DeepSeek：MLA（Multi-head Latent Attention）
- 提出者：深度求索（DeepSeek）
- 首次应用：DeepSeek-V2（2024）
- 核心思想：
- 不直接缓存完整的 Key/Value（K/V），而是将其投影到一个低维隐空间（latent space）
- 缓存的是 latent 向量（维度远小于原始 K/V）
- 推理时通过轻量 MLP 重建近似 K/V
- 优势：
- KV Cache 显存降低 5–10 倍
- 支持 128K+ 上下文 且推理速度不崩
- 适合手机端或低成本部署
- 代价：
- 引入轻微近似误差（但实测对生成质量影响极小）
📌 MLA 是一种 KV 压缩技术 + Attention 近似算法，属于架构级创新。
🔍 二、Qwen 系列：GQA（Grouped-Query Attention）
- 开发者：阿里巴巴通义实验室
- 代表模型：Qwen-7B, Qwen-14B, Qwen-Max, Qwen-VL 等
- Attention 类型：
- 全系列采用 GQA（Grouped-Query Attention）
- 不是 MLA，也不是标准 MHA
✅ 什么是 GQA？
- MHA（Multi-Head Attention）：每个 head 有独立的 Q、K、V 投影 → 计算/显存开销大
- MQA（Multi-Query Attention）：所有 head 共享同一组 K/V → 显存最小，但可能损失性能
- GQA：折中方案 —— 将多个 head 分组，每组共享 K/V
例如：
- Qwen-7B：64 个 attention head → 分成 8 组 → 每组 8 个 head 共享 K/V
- 结果：KV Cache 大小减少 8 倍，推理速度提升，质量接近 MHA
📌 GQA 是 Google 提出（2023），已被 Llama-2-70B、Qwen、Mixtral 等广泛采用。
🔍 三、Llama 系列：从 MHA 到 GQA
| 模型 | Attention 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| Llama-1 / Llama-2-7B/13B | MHA（标准多头注意力） | 每个 head 独立 K/V，显存高，推理慢 |
| Llama-2-70B | GQA（8 groups） | 首次引入 GQA 以降低推理成本 |
| Llama-3-8B / 70B | GQA（8 groups） | 全系列统一用 GQA，提升工程效率 |
📌 Llama 系列 从未使用 MLA，也没有自研新型 Attention，而是采用社区成熟方案（MHA → GQA）。
🆚 三者对比：Attention 架构差异
| 特性 | DeepSeek-V2（MLA） | Qwen（GQA） | Llama-3（GQA） |
|---|---|---|---|
| KV Cache 显存 | ⭐⭐⭐⭐⭐（最低） | ⭐⭐⭐（中等） | ⭐⭐⭐（中等） |
| 推理速度 | 快（尤其长文本） | 较快 | 较快 |
| 实现复杂度 | 高（需自定义 kernel） | 中（FlashAttention 支持） | 中（标准 GQA） |
| 是否标准 Attention | ❌（近似） | ✅（精确） | ✅（精确） |
| 开源支持 | DeepSeek 开源 MLA 实现 | Hugging Face / vLLM 支持 GQA | 官方开源，生态完善 |
🧠 举个形象比喻
- MHA（Llama-7B）：每个服务员（head）都有自己的菜单（K/V）→ 服务精准但人手多
- GQA（Qwen / Llama-70B）：每 8 个服务员共用一本菜单 → 节省资源，效率高
- MLA（DeepSeek-V2）：服务员不带完整菜单，只记“关键词摘要”，点菜时现场还原 → 极致节省，略有近似
✅ 结论
- DeepSeek-V2/V3 使用自研 MLA，是当前显存效率最高的 Attention 方案之一。
- Qwen 全系列 使用 GQA，在效果和效率之间取得良好平衡。
- Llama 系列：小模型用 MHA，大模型（70B）用 GQA，始终未用 MLA。