Sebastian Raschka 梳理了 Gemma 4 到 DeepSeek V4 的架构变化，重点在省显存和长上下文

LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4

这篇文章是机器之心翻译的 Sebastian Raschka 博客，盘点了几款新模型的架构改动，核心都在想办法降低长上下文的显存开销。Gemma 4 的 E2B 方案在 128K 上下文、bfloat16 精度下，KV 缓存能省大约 2.7GB，这个数字挺实在的。另外还提到了 Laguna XS.2 和 ZAYA1-8B，但正文因为微信环境验证拦截，具...

推荐理由：这是一篇编译的架构趋势梳理，不是一手发布，但信息密度不错。我会先打个折，不往 breaking 级别推。HKR 三档都站得住：标题有明确的模型名钩子，正文有可引用的 KV Cache 节省数字，话题本身也直接关系到推理成本和部署预算。整体放在 featured 中段比较合适，既不过度拔高，也不低估它对从业者的参考价值。