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目前几乎所有最顶尖的“超大规模”主流模型都转向了 MoE（Mixture of Experts，混合专家）架构。
如果说 2023 年是 Dense（稠密）模型的巅峰，那么 2024 年到 2026 年则是 MoE 全面统治的时代。
1. 为什么“大佬们”都选 MoE？
传统的 Dense 架构（如 GPT-3）像是一个全才，处理任何问题都要动用全身 100% 的神经元。这会导致一个矛盾：模型想变聪明就得变大，但模型越大，推理成本（算力、电费）就越高。
MoE 架构 巧妙地解决了这个问题：
规模大但消耗低：一个 MoE 模型可能有 1.8 万亿参数（如传闻中的 GPT-4），但处理每个词时，它只激活其中的一小部分（比如 2 个专家，约几百亿参数）。
术业有专攻：通过“门控网络（Router）”，它把代码问题交给“代码专家”处理，把文学问题交给“创意专家”处理。
推理速度快：在达到同等智力水平的情况下，MoE 的实际计算量（FLOPs）远小于等规模的 Dense 模型。
2. 主流模型的架构现状 (2025-2026)
| 模型系列 | 架构类型 | 备注 |
|---|---|---|
| GPT-4 / GPT-5 | MoE | 从 GPT-4 开始，OpenAI 就被曝采用 8x222B 的 MoE 架构。 |
| Claude 3.5 / 4 | MoE | Anthropic 虽未完全公开，但业界普遍认为其 Opus 级别模型采用了 MoE 以平衡性能与延迟。 |
| DeepSeek V3 / R1 | Multi-head MoE | DeepSeek 是 MoE 架构的集大成者，自研了 MLA 和极高效的负载均衡路由。 |
| Llama 4 | Hybrid/MoE | Meta 在 Llama 4 中引入了 MoE 变体（如 Maverick），以挑战闭源模型的效率。 |
| Mistral / Mixtral | MoE | Mixtral 8x7B 是将 MoE 推向开源社区的先驱。 |
3. Dense（稠密）模型消失了吗？
并没有。Dense 架构在以下场景依然是主流：
端侧/小型模型：比如手机上跑的 1B、3B、7B 模型。由于设备内存限制，Dense 模型更紧凑，不需要维护巨大的“专家库”。
极致性能优化：Google 的某些 Gemini Nano 版本或阿里 Qwen 的部分版本仍坚持 Dense，因为 Dense 模型在特定的硬件加速（如特定算子优化）上比 MoE 的动态路由更稳定。
4. 未来的趋势：更细粒度的专家
现在的 MoE 已经进化到了 "Fine-Grained MoE"。
比如 DeepSeek V3，它不再是简单的“8 个大专家选 2 个”，而是“几百个小专家选几十个”。这种设计让专家的分工更细，甚至能细化到某个专家专门负责处理“Python 里的异步语法”。
总结一下：
如果你追求的是 SOTA（当前最高水平） 的推理能力，那它几乎一定是 MoE；但如果你追求的是 私有化部署的便捷性 或 端侧运行，Dense 依然有其生命力。
您是正在考虑为自己的项目选择基础模型，还是在研究如何训练一个 MoE 架构的模型？
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