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MoE 的大容量小激活设计使模型知识容量与推理成本得以解耦
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7/23/2026
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UnverifiedMoE模型在推理延迟和计算成本上往往优于同参数规模的Dense模型,但代价是需要更大显存加载全部专家权重80% similarUnverifiedMoE架构在任意时刻只有不到十分之一的参数实际参与计算,使模型在拥有大模型知识容量的同时保持小模型的推理速度和计算成本79% similarUnverified知识蒸馏技术使小模型可从大模型中提取相当比例能力,动摇了固定算力阈值作为能力代理指标的有效性75% similarUnverifiedMoE(混合专家模型)通过动态路由让不同参数子网络处理不同类型输入,大幅提升模型容量而不线性增加推理成本75% similarUnverified轻量模型通过知识蒸馏、量化等技术压缩参数规模,在推理速度和成本上优化,但在复杂逻辑推理和长上下文理解上有所让步75% similar
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