Cập nhật đến 08/10/2026 · bằng chứng và giới hạn

1Định nghĩa

Bài học này tổng hợp bức tranh tiến hóa của các kiến trúc LLM hiện đại tính đến mốc rà soát 08/10/2026. Điểm chung của các cải tiến mới là đều nhắm thẳng vào hai giới hạn vật lý của hệ thống suy luận quy mô lớn: chi phí đọc/ghi KV cache trên ngữ cảnh dài và chi phí truyền dữ liệu khi mở rộng số lượng tham số.

Sáu nhánh kỹ thuật nổi bật nhất gồm: nén ngữ cảnh theo trục token (Compressed Attention) và dùng chung KV toàn cục (Causal Encoder–Decoder); chạy chuyên gia trong không gian chiều thấp (Latent MoE); mở rộng luồng cộng tắt theo chiều sâu (mHC & Attention Residuals); tách bảng tra cứu cụm từ tĩnh ra bộ nhớ ngoài (Engram); và khử nhiễu theo khối (Text Diffusion). Khi tra cứu bảng tổng hợp bên dưới, luôn đối chiếu trực tiếp với config.json của checkpoint thực tế và ghi nhận rõ những thông số mà nhà phát hành không công bố.

Ví dụ đời thường: Bản tổng hợp cập nhật kiến trúc này giống như cuốn sổ tay rà soát công nghệ hàng năm của đội ngũ kỹ sư trưởng: phân loại rõ những cải tiến nào thực sự giúp tiết kiệm kho bãi (nén bộ nhớ KV cache) hay giảm chi phí vận hành máy móc, đồng thời luôn kiểm chứng từ bản vẽ kỹ thuật gốc thay vì tin vào lời quảng cáo chưa kiểm định.

2Luồng

flowchart TD
  step1["Lấy nguồn công khai"]
  step2["Ghi delta cùng ngày"]
  step3["Đánh giá giới hạn"]
  step1 --> step2
  step2 --> step3

Luồng mô tả cơ chế hoặc quy trình kiểm tra. Các ví dụ số là giả định giáo dục; demo Atlas không chạy kiến trúc production này.

3Giải pháp

DeepSeek-V4 preview ra 24/04, technical report tháng 06; V4.1 Flash công bố 10/09. Không ghi tháng paper là ngày model đầu tiên xuất hiện.

Qwen3.8-27B giữ nền hybrid GDN/gated attention của Qwen3.5 theo model card/config; không dùng số phiên bản để tuyên bố một attention family mới. GLM-5.3 Flash công bố hybrid sparse/linear và mHC; runtime có recurrent state lẫn KV.

Đây là cập nhật kiến thức có nguồn, chưa phải benchmark độc lập hay port engine. Các model có card nhưng chưa xác nhận ngày launch được ghi “có nguồn đến cutoff”; có thể research tiếp mà không giả lập ngày chính xác.

4Profiling

• Freshness

  Lưu cutoff, URL và publication/announcement date nếu xác nhận được; xem revision config khi cập nhật.

• Completeness có phạm vi

  Đối chiếu mechanisms của bài gốc và deltas công khai; không gọi là toàn bộ kiến thức LLM.

Mẹo đo lường: ghim số liệu trên workload thật, ghi cả p50/p95/p99 thay vì chỉ trung bình, và luôn ghi lại điều kiện chạy (batch, cache, đồng thời, phần cứng) trước và sau khi tối ưu. Số đo thiếu điều kiện chạy thì không so sánh được.

5Ví dụ

6Thuật ngữ

Release vs report

Ngày ra preview/checkpoint có thể sớm hơn ngày technical report.

As-of evidence

Có tài liệu công khai tại cutoff, không tự chứng minh ngày phát hành.

7Bài liên quan

8Nguồn