MoE（混合专家）体系深拆：为什么 2 万亿参数只激活 3%？

如果你过去一年也在关注大模型，你可能注意到一个越来越明显的趋势：模型参数越堆越大，但推理速度却没有按比例变慢。尤其是当我们看到“2 万亿参数，只激活 3%”这样的说法时，直觉会告诉你：这不合理啊，怎么可能？

我第一次在项目里真正体会到这种“不合理”，是在对比 dense 模型与 MoE 模型的推理延迟时。dense 模型明明只有几百亿参数，但 GPU 占用爆炸；而 MoE 模型写着「万亿级」，调用时却比 dense 还快，让我一度以为监控挂了。直到我深入 MoE 的架构，才意识到：这是大模型体系里真正的“曲线救国”——不靠堆算力，而靠结构本身的“选择性激活”机制，把推理性能重新做了一遍工程级重写。

今天，我想带你完整走一遍 MoE 的技术深拆，用一种“把抽象概念变成能看懂的东西”的方式，让你真正理解：为什么 MoE 模型的总参数可以无限扩张，但推理只需要用到其中的一小部分？它到底是怎么选的？它为什么比 dense 模型更聪明？

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一、为什么 MoE 是大模型的技术转折点？

当大模型从百亿级走向千亿、万亿之后，一个根本矛盾暴露出来：参数越大，推理成本越爆炸。这不是线性增长，而是指数炸裂。无论是企业私有化部署还是云上调用，这都是难以承受的。

Dense 模型的问题非常直接：

• 所有参数必须参与推理

• 每一层都要算

• 多大参数就多少算力

• 没有“跳过”的能力

你可以把它想象成一个班级里“所有人都要回答每一道题”，无论他们擅长还是不擅长。

MoE 做的事则简单又优雅：

不是所有人都回答问题，而是只让最擅长的人