清华大学TSAIL实验室与生数科技合作推出开源视频生成加速框架TurboDiffusion，通过集成SageAttention和稀疏线性注意力机制，显著降低高分辨率视频处理的计算开销，在保持生成质量的同时，将端到端扩散推理速度提升100至200倍。
MiniMax M2模型采用全注意力机制，放弃线性或稀疏注意力技术。开发团队认为，尽管后者能节省计算资源，但全注意力在工业应用中更高效，能提升模型性能。这一决策旨在优化实际部署效果，推动AI技术发展。
月之暗面团队推出Kimi Linear模型，在AIGC领域实现技术突破。该模型采用混合线性注意力架构，处理长上下文速度提升2.9倍，解码速度提高6倍，性能超越传统Softmax注意力机制，特别在上下文处理和强化学习等场景表现优异。
月之暗面推出“Kimi Linear”混合线性注意力架构，在短长距离信息处理和强化学习中性能优于传统全注意力方法。其核心Kimi Delta Attention优化了Gated DeltaNet，引入高效门控机制，提升有限状态RNN的记忆管理效率。架构由三份KDA和一份全局MLA组成。
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Kimi Linear是一种混合线性注意力架构，在各种场景下包括短、长上下文以及强化学习扩展机制中，均优于传统的全注意力方法。它能有效解决传统注意力机制在长上下文任务中效率低下的问题，为自然语言处理等领域带来更高效的解决方案。
Kimi Linear是一种高效混合线性注意力架构，在短上下文、长上下文和强化学习场景中均优于传统全注意力方法。它通过Kimi Delta Attention (KDA)机制优化注意力计算，显著提升性能和硬件效率，特别擅长处理长达100万令牌的长上下文任务。
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Jet-Nemotron-4B是NVIDIA推出的高效混合架构语言模型，基于后神经架构搜索和JetBlock线性注意力模块两大核心创新构建，在性能上超越了Qwen3、Qwen2.5、Gemma3和Llama3.2等开源模型，同时在H100 GPU上实现了最高53.6倍的生成吞吐量加速。
inclusionAI
玲珑线性预览版是由InclusionAI开源发布的混合线性稀疏大语言模型，总参数量17.1B，激活参数量3.0B。该模型基于混合线性注意力机制实现长文本推理，在推理过程中具备近线性计算复杂度与近恒定空间复杂度。
RWKV
采用闪存线性注意力格式的RWKV-7模型，基于Pile数据集训练，支持英语文本生成任务。
采用闪存线性注意力（flash-linear attention）格式的RWKV-7模型，支持英语文本生成任务。
RWKV-7模型采用闪存线性注意力格式，支持多语言文本生成任务，参数量达29亿。
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基于Flash线性注意力机制的RWKV-7 g1模型，支持多语言处理并具备深度思考能力
采用闪存线性注意力架构的RWKV-7模型，支持多语言文本生成任务。
GLA-1.3B-100B是一个具有13亿参数的门控线性注意力变换器模型，在1000亿个标记上进行训练。该模型采用硬件高效的训练方法，专注于文本生成任务，支持英文语言处理。
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Swin Transformer v2是基于ImageNet-1k预训练的视觉Transformer模型，采用分层特征图和局部窗口自注意力机制，具有线性计算复杂度。
Swin Transformer是一种层次化视觉Transformer，通过局部窗口计算自注意力实现线性计算复杂度，适合图像分类和密集识别任务。
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YOSO是一种高效的Transformer变体，通过伯努利采样注意力机制将自注意力复杂度从二次降低到线性，支持长达4096的序列长度。
Swin Transformer是一种分层视觉Transformer，通过局部窗口计算自注意力实现线性计算复杂度，适合图像分类任务。
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