AIBoxBot深度解读：线性注意力爆发，AI应用实战最新教程

大模型架构的竞争，正在从“参数军备竞赛”转向“效率革命”。AIBoxBot 最近重点关注的一个趋势就是：线性注意力开始从论文走向大规模工程落地，这对做 AI应用实战 的开发者来说，影响远比单纯模型变大更深远。

阿里新发布的 Qwen3-Coder-Next，80B 总参数、仅激活 3B、支持 256K 上下文，表面看是一次常规升级，但真正的技术核心在于它采用了 Gated DeltaNet 线性注意力架构。在这个模型里，每 4 层就有 3 层使用线性注意力，只有 1 层保留传统 Softmax Attention——也就是说，75% 的计算路径已经切换为线性机制。

为什么这件事这么重要？因为传统 Attention 的时间和显存复杂度是 O(n²)。上下文长度翻倍，计算量直接变成 4 倍；而线性注意力是 O(n)，长度翻倍，成本也只是翻倍。对 256K 甚至未来 1M 级别的上下文来说，这不是优化，而是能不能跑起来的生死线。

DeltaNet 的关键思想，是用一种类似“Delta Rule”的递归状态更新，替代对完整 KV 的全量匹配。通俗讲，就是把“全局查表”改成“持续记忆更新”。这样模型在推理时不再需要保存完整历史 KV Cache，显存占用明显下降，长文本生成和代码补全场景直接受益。

这并不是孤例。最近一系列模型都在向线性注意力靠拢：

• DeepSeek FlashMLA：围绕 Multi-head Linear Attention 做工程级优化，重点解决 KV Cache 压缩和长序列推理速度问题

• Kimi Linear：提出 KDA（Kimi Delta Attention），在 Gated DeltaNet 上增加更精细的门控结构，同样采用 3:1 混合层比例，号称 KV Cache 减少 75%，百万上下文解码吞吐提升数倍

• Qwen 之前的 Next 系列，其实已经在小规模验证 DeltaNet，这次 Coder-Next 相当于正式大规模量产

可以看出，一个行业共识正在形成：纯线性注意力不够强，但“线性为主 + 少量传统注意力兜底”是当前最优解。这个 3:1 的结构比例，很可能是各家在大量训练实验中逼近的“工程甜点位”。

当然，线性注意力并不是没有代价。理论上，它的表达能力上限弱于完整 Softmax 注意力，尤其在需要精确全局对齐的任务中可能存在损失。所以现在主流方案都不是“彻底替换”，而是混合架构：把高成本注意力留在关键层，其余层优先保证效率。

对开发者而言，这个趋势的实际意义在于：
未来大模型不再只是“更聪明一点”，而是能读更长文档、跑更复杂 Agent 工作流、处理更大代码仓库。当上下文长度从 32K、128K 走到 256K、1M 时，很多以前必须拆分的任务，会重新变成“单次推理可完成”的问题形态。

这背后，是基础架构的代际变化。就像当年从单核到多核、从 CPU 到 GPU 一样，注意力机制本身正在经历一次底层范式迁移。也许几年后回头看，2026 年真的会被视为线性注意力大规模落地的起点。

如果你关注大模型效率、长上下文 Agent 或代码智能体演进，这一波变化值得持续跟踪。中长期来看，它影响的不是单个模型榜单，而是整个 AI 应用形态的边界。而在 AIBox 持续整理的技术趋势里，线性注意力已经从“前沿研究”进入“工程主线”。