混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）路由策略对于大型语言模型的性能、负载均衡和成本至关重要。本指南详细介绍了七种生产级策略，包括 Top-K、Expert-Choice 和 Sigmoid Gating，并重点介绍了它们在 Mixtral、DeepSeek V4-Pro 和 Qwen3 等模型中的实现。关键发现表明，带有偏差平衡的 Sigmoid Gating 是前沿开放 MoE 模型中普遍采用的技术，与其他方法相比，显著提高了负载均衡并降低了困惑度。 AI
影响 理解 MoE 路由策略是优化大规模语言模型性能和成本的关键。
排序理由 该条目是一份技术指南，解释了混合专家（MoE）语言模型中使用的各种路由策略，而不是新模型或产品的发布。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- DeepSeekMoE: Towards ultimate expert specialization in mixture-of-experts language models
- DeepSeek-V3
- DeepSeek V4
- DeepSeek V4-Pro
- GLM-4.5
- GPT-OSS 120B
- Kimi K2
- Llama 4 Maverick
- Mixtral
- Mixtral 8x7B
- Qwen3
- Qwen3-235B-A22B
- Qwen3.6
- Qwen3.6 35B-A3B
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity
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