Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，在自然语言处理等领域有广泛应用4。KTransformers 则是清华大学 KVCache.AI 团队联合趋境科技推出的一个开源项目，主要是对 Transformer 模型在本地部署等方面进行优化的框架2。以下是两者的区别和 KTransformers 火爆的原因：

两者区别

• 定位与功能：Transformer 是基础的模型架构，像搭建房子的基本蓝图，可以用来构建各种不同的模型完成多种任务，比如 BERT、GPT 这些知名模型都是基于 Transformer 架构开发的。KTransformers 则更像是一个装修团队，专注于把基于 Transformer 架构的大模型更好地 “装修” 到本地设备上运行，让大模型在本地也能高效工作。
• 技术特点：Transformer 有编码器 - 解码器结构、多头注意力机制等特性，能处理长距离依赖和并行计算4。KTransformers 在此基础上，采用了异构计算、量化技术、稀疏注意力机制等，还能合理分配计算任务到 CPU 和 GPU，让模型在本地设备上运行时更省资源、速度更快2。
• 模型支持：Transformer 本身只是一个架构，要使用它得依靠像 Hugging Face 的 Transformers 库等，这些库提供了很多预训练模型。KTransformers 支持多种主流大模型，如 DeepSeek 系列、Mixtral 等，并且兼容多种量化格式，能让不同模型在不同硬件资源下都能较好地部署3。
• 应用场景：Transformer 架构被广泛用于各种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译等。KTransformers 主要针对本地部署场景，特别是资源受限的环境，像个人电脑、小型服务器等，让开发者和研究人员在本地就能方便地运行和研究大模型。

KTransformers 火爆的原因

• 降低硬件门槛：以前运行大规模语言模型需要昂贵的云计算资源或者高端的专业服务器，KTransformers 让模型可以在普通的有 24G 显存的设备上运行，比如 4090D 显卡的设备，大大降低了硬件成本2。
• 高效低成本：它通过各种优化技术，提升了模型的预处理速度和推理生成速度，比如能让 DeepSeek - R1、V3 的 671B “满血版” 模型预处理速度达 286tokens/s，推理生成速度达 14tokens/s，同时还节省了显存和内存资源，运行成本大幅降低2。
• 使用方便：提供了与 HuggingFace Transformers 兼容的接口，以及符合 OpenAI 和 Ollama 标准的 RESTful API，还有简化的 ChatGPT 风格 Web UI，无论是已经熟悉相关框架的开发者，还是想要快速体验模型效果的用户，都能很容易地将其集成到现有项目中或进行测试3。
• 长文本处理能力强：通过优化的稀疏注意力机制，能处理长达 1M tokens 的上下文，在法律、金融等需要处理长文本的领域有很大优势3。