2026 后 Transformer 架构全景图：Mamba、RWKV、xLSTM、Titans 等路线对比
2026.10.14 · 观点 · 行业动态 · 社区热议
社区整理后 Transformer 架构对比表，梳理各路线核心机制与重叠关系
有网友系统梳理了 2026 年前后的后 Transformer 架构版图，涵盖 Mamba、RWKV、xLSTM、Titans、BDH 等方向及多家实验室的混合模型。作者用两张表对比了各架构的核心机制、注意力变体、测试时记忆与彼此重叠之处，并认为下一前沿可能不再是单纯堆规模，而是在有限算力与能耗下榨取更多智能。
- 梳理 Mamba、RWKV、xLSTM、Titans、BDH 等后…
- 对比核心机制、注意力变体与测试时记忆
- 标注各架构在线性注意力、软注意力、快速权重上的重叠
- 混合模型比例各异，如 Mamba:注意力约 7:1、部分为 3:1 或 7:1
- 作者关注推理、记忆与自适应能力，而非单纯扩规模
为什么值得看
一表看懂后 Transformer 各技术路线的差异与交集
适合谁关注
关注大模型架构演进的研究者与工程师