十款开源MoE模型路由配置对比
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十款开源MoE模型路由配置对比
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AI 综述
MarkTechPost 对比梳理了 10 款开放 MoE 模型的路由配置，显示各模型在专家数量和激活专家数（top-k）上差异很大：专家数从 Mixtral 的 8 个到 Kimi K2、DeepSeek-V4-Pro 的 384 个，top-k 从 Llama 4 Maverick 的 1 到 DeepSeek-V3、Qwen3 等的 8。 部署条件也不同：gpt-oss-120b 用 MXFP4 可装入单张 80 GB GPU，而 DeepSeek-V4-Pro 和 Kimi K2 需要多 GPU 专家并行。Qwen3.6 和 Llama 4 的配置与模型卡未给出门控信息，gpt-oss 和 Llama 4 未说明负载均衡方法。
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最新进展11月8日 18:27
DeepSeek、Qwen、Mixtral、Llama 4、gpt-oss 的 MoE 路由机制对比报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月8日
- MarkTechPostDeepSeek、Qwen、Mixtral、Llama 4、gpt-oss 的 MoE 路由机制对比
一项对比梳理了 10 款开放 MoE 模型的路由配置：专家数从 Mixtral 的 8 个到 Kimi K2、DeepSeek-V4-Pro 的 384 个，top-k 从 Llama 4 Maverick 的 1 到 DeepSeek-V3、Qwen3 等的 8。
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