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对MoE模型的量化需要格外谨慎，因稀疏激活使专家参数数值分布集中，低比特量化易造成路由偏差导致能力退化
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7/23/2026
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UnverifiedMoE模型量化面临额外挑战，因不同专家权重分布差异大，统一量化方案易导致部分专家精度严重下降80% similarUnverified对 MoE 模型的低比特量化容易造成路由偏差，进而导致某些能力维度出现突然退化80% similarUnverified通过'不要按常规套路'这样的约束性提示词，本质上是在调整模型的采样分布，降低高频方案的输出权重，迫使模型探索低概率但可能更具创新性的输出区域77% similarUnverified量化的核心挑战在于处理权重分布中的异常值，LLM权重中少量极大值会显著放大量化误差76% similarUnverifiedMoE架构每次仅路由激活少量专家（通常为2-8个），可用较低计算量运行远超同等算力密集模型的总参数规模76% similar
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