ME不仅是 驱动大语言模型（LLM）持续进化的核心架构基石，更在重塑LLM 的市场格局，推动AI 领域的多元化竞争与开源生态的繁荣。随着LLM 的竞争日益转向对更高性能与更大模型规模的追求，其背后急剧增长的算力成本与训练开销已成为行业发展的核心瓶颈。在此背景下，混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构已从理论探索走向产业应用的核心，成为解决这一根本矛盾的关键。它通过解耦总参数量与单次推理激活参数量，为业界提供了一条在算力约束下持续扩展模型规模、提升智能水平的决定性路径。

    　　MoE 技术最早可追溯至1991 年Robert Jacobs 和Geoffrey Hinton 等人的开创性工作，通过引入一组“专家”子网络和一个“门控”网络，实现对输入数据的选择性处理，即仅激活与当前输入最相关的少数专家，在大幅增加模型总参数量的同时，有效控制实际计算开销。其“稀疏激活”机制赋予了MoE 模型在处理复杂、异构数据额；以及实现大规模参数扩展方面的独特优势，使其成为支撑LLM 实现巨大参数规模与高效运算的关键技术。MoE 通过高效的条件计算范式，辅以如Top-k 路由等关键路由算法、多样的负载均衡策略（如辅助损失、专家容量限制）及针对性训练技巧，确保了LLM 在大幅扩展总参数以容纳广博知识的同时，单次前向传播的实际计算开销远低于同规模的稠密模型。MoE 成功解耦了模型的总参数量与即时计算负载，为LLM 提供了一条算力约束下持续提升智能水平的关键路径。

    　　2025 年，MoE 架构已成为构建顶尖大语言模型的主流选择之一，代表性模型层出不穷，全面印证了其作为核心基石的价值。开源社区方面，DeepSeek AI 的DeepSeek 系列在细粒度专家和训练效率上进行了深度创新；Meta 在其Llama 4 系列中引入共享专家等设计，标志着主流模型对MoE 的全面拥抱。阿里巴巴的Qwen3、腾讯的Hunyuan-TurboS 及xAI 的Grok 系列等，均在MoE 与其他先进技术（如Mamba 架构、高效注意力）的融合上展现了丰富的探索。闭源领域，Google 在其Gemini 系列中明确采用MoE 架构以提升效率和支持超长上下文。

    　　尽管MoE 得到广泛应用，该技术仍面临训练不稳定性、高昂的通信开销、参数有效性以及下游任务微调困难等核心挑战。学术界和产业界正从多个维度积极探索优化路径，MoE 技术将在路由智能、多模态融合、自适应学习以及与AI 芯片的深度协同等方面持续进化，进一步释放其更大潜力。

    　　风险提示：1）大语言模型的技术进展不及预期。2）人工智能行业内外部竞争格局变化带来的不确定性。3）算法或功能优化不及预期等。