GSA與最新的RNN模型如xLSTM、Mamba2、TTT和Longhorn相比，存在以下幾個主要的不同之處和優劣：
架構設計：GSA基於門控機制和兩層線性注意力的設計，強調在保持計算效率的同時增強記憶能力。相比之下，xLSTM和Mamba2則專注於擴展隱藏狀態的維度，以捕捉更豐富的上下文信息。這使得GSA在記憶管理上更具靈活性，但在處理極長序列時，可能會面臨記憶容量的挑戰。
計算效率：GSA利用硬體高效的訓練算法，能夠在訓練和推理過程中保持較低的計算成本。Mamba2則通過I/O-aware的設計來減少I/O成本，這使得它在某些場景下的性能優於GSA。然而，GSA在推理速度上因為其較小的狀態大小而表現出色，特別是在需要快速響應的應用中。
性能表現：在語言建模和理解任務中，GSA的表現與其他模型相當，甚至在某些需要上下文回憶的任務中超越了其他線性模型。相比之下，xLSTM和TTT在長期依賴性任務中表現優異，但可能需要更多的計算資源。
應用場景：GSA的設計使其在需要快速推理和高效記憶管理的場景中具有優勢，而xLSTM和Longhorn則可能更適合需要深度上下文理解的任務。這使得GSA在某些特定應用中更具吸引力。