15 种 Post-Transformer 架构全景对比：Mamba、RWKV、xLSTM 与混合路线
Public-Feedback-6705 · reddit · 2026-10-14
Reddit 用户整理了 2026 年 Post-Transformer 架构版图，覆盖 15 种路线，核心观点是下一阶段的突破不靠单纯堆算力，而是在有限资源里榨出更多智能。
主要架构与机制
- Mamba-2/3（Gu, Dao 等）：选择性 SSM；Mamba-3 加入复数值状态与 MIMO
- RWKV-7 "Goose"：可并行 RNN，常数内存，无 KV cache
- BDH（Dragon Hatchling）：神经元图结构，注意力从局部交互涌现
- xLSTM：指数门控 + 矩阵记忆
- Titans（Google）：测试时由「惊讶」驱动的神经长期记忆
- 混合模型：Qwen3-Next（Gated DeltaNet，3:1）、Kimi Linear（3:1）、MiniMax-01（Lightning Attention，7:1）、Jamba（7:1）、Nemotron-H、Falcon-H1、Zamba2、LFM2、StripedHyena 2 等
- HRM：慢规划/快执行双循环模块，单次前向
重叠关系：作者用第二张表按线性注意力、softmax 注意力、测试时快速权重、脑启发四个维度标注各架构，指出这些方向并非互斥——许多混合模型同时继承多个组件的特性。
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