待验证50% 置信事实精确时间

实验选取了RWKV-4-Raven-7B（循环架构）和Tulu-Pythia-6.9b（Transformer架构）两个模型

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/1

首次发现

来源

NinaXander：跨架构拼接冻结语言模型的可行性与边界

涉及实体

RWKV-4-Raven-7Bmodel Tulu-Pythia-6.9bmodel

相关事实

待验证Krea 2模型在底层架构上融合了扩散Transformer（DiT）思路，优于早期的U-Net架构模型62% 相似待验证Llama-3 70B采用80层Transformer、每层64个注意力头、每头128维配置，并采用GQA设计62% 相似待验证Midjourney v8.2的底层架构据推测采用了改进的级联扩散（cascaded diffusion）或混合Transformer-UNet架构60% 相似待验证参与本轮横评的模型包括Fable 5、DXU E4GA、DXU E4 Slash N731正式版、千问三代MiniMax 0720和DeepSeek V4 Pro59% 相似

引用此条事实

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