一张图看懂46个主流大模型架构，9亿像素免费领
你能一眼看出 kimi 2.5 / GLM 5 / Deepseek R1 的架构有哪些区别么？
有人把 46 个主流大模型的架构图画了出来，还拼成了一张全景海报——官方售价 27 美金。我用 50 行 Python 免费复刻了一张 9 亿像素的版本。代码和图片文末免费领取。
下图就是那张官方海报。它在 redbubble 上卖实体版，Medium 版（26.9 in x 23.4 in）大概 27 美金；gumroad 上的电子版也要至少 9 美金。而我的版本？免费，且包含最新模型。
这是 AI 学者、畅销书作家 Sebastian Raschka 推出的一个神仙项目：《LLM Architecture Gallery》。
在这个网页里，老哥用统一、美观、极其清晰的风格，手工重绘了市面上几乎所有主流大模型的架构图。 包括最近比较火的国内模型 Kimi K2.5 / MiniMax 2.5 / Qwen 3.5 / GLM-5，都已经收录在内。
网页里面可以一对一比对模型架构。比如从这些开放的架构图里，就可以很直观地看到 LLM 从 GPT-2 到最新开源 / 开放权重模型的演进，包括注意力机制、层结构、MoE（Mixture of Experts）、混合架构、KV Cache 等关键设计选择。
不过网页里面只有每个模型单独的架构图。电子版全景拼接图则需要在 gumroad 购买。
但是，既然网站上的架构图本身都是公开的，何不自己做一张？
简单查看网页结构之后，我给 Gemini 描述了想法：
https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/#card-kimi-k2-5
我想写一个 Python 脚本，把该页面所有以 /llm-architecture-gallery/images/architectures/*.webp 格式的图片爬取下来，然后把这些图片拼成一个大图。每张图片宽高不太一样，但是差不太多，我想的是按照每排 7 张图放置，拼成一张大图，给出你的方案细节然后它给了我一个 Python 脚本。脚本几乎不用修改，直接就跑起来了。大概一分钟，成了：下载了 46 张最新的架构图，以及合成了一张超大全景图。
看看效果：
比较糊是吧，没关系，这是因为拼成的图片很大，29329 x 29910，接近 9 亿像素，46M内存占用。这里只放了一个缩小版。下面是动图缩放展示，可以看出每一个架构图其实都非常清晰。
把这个打印出来，挂墙上比挂明星照片 geek 多了。
以上，爬虫代码和图片我都准备免费放出来，欢迎自取：