对开放式混合专家模型 (MoE) 的比较显示，尽管核心理念相同，但它们的路由机制却存在显著差异。模型的专家数量从 8 到 384 不等，每个 token 选择的专家数量从 1 到 8 不等。一些模型包含一个持续激活的共享专家，而另一些模型则完全省略了此功能。路由策略的选择会影响内存需求和计算效率，其中一些模型（如 DeepSeek-V4-Pro）需要多 GPU 设置，而另一些模型（如 gpt-oss-120b）则可以在单个 GPU 上运行。 AI
影响 理解 MoE 路由差异对于优化部署大型语言模型的性能和资源分配至关重要。
排序理由 对比多个开源 MoE 模型的技术细节。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- DeepSeek
- DeepSeek-V3
- DeepSeek V4
- DeepSeek V4-Pro
- GLM-4.5
- gpt-oss
- GPT-OSS 120B
- Kimi K2
- Llama 4
- Llama 4 Maverick
- Mixtral
- MXFP4
- Qwen
- Qwen2.5-MoE
- Qwen3
- Qwen3.6 35B-A3B
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity
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