混合专家模型
混合专家模型（MoE）把每个 Token 只交给少数专家处理，重点讲清总参数与激活参数的区别、路由方式，以及它与稠密模型的取舍。
专题介绍
混合专家模型是一种稀疏激活的模型架构：同一层准备多组专家网络，每个 Token 只被路由器分给其中少数几个处理。相关文章会拆解它的工作原理、总参数与激活参数的区别、负载均衡等训练难点，并结合 Mixtral、DeepSeek 等代表模型说明这种架构的收益与边界。
混合专家模型（MoE）把每个 Token 只交给少数专家处理，重点讲清总参数与激活参数的区别、路由方式，以及它与稠密模型的取舍。
混合专家模型是一种稀疏激活的模型架构：同一层准备多组专家网络，每个 Token 只被路由器分给其中少数几个处理。相关文章会拆解它的工作原理、总参数与激活参数的区别、负载均衡等训练难点，并结合 Mixtral、DeepSeek 等代表模型说明这种架构的收益与边界。
