架构对比

引言 2026年，MoE（Mixture of Experts）架构已经成为大语言模型的主流选择。三大开源旗舰——DeepSeek V4、Qwen3.5和Llama 4——都采用了MoE架构，但实现方式各有不同。本文将深入对比这三者的MoE架构设计，分析其技术差异、性能表现和工程影响。 MoE架构基础 核心原理 MoE的核心思想是用稀疏激活替代稠密计算： 总参数量大：拥有大量"专家"参数 激活参数少：每次推理只使用少量专家 效果：大模型的知识容量 + 小模型的推理速度 MoE关键指标 指标 说明 影响 总参数量 所有专家参数之和 显存需求 激活参数 每次推理使用的参数 计算量/速度 专家数量 路由可选的专家总数 专业化程度 Top-K 每次选择的专家数 计算量/质量 共享专家 所有token都经过的专家 通用能力 负载均衡 各专家使用是否均匀 效率 三大MoE架构详解 DeepSeek V4：MLA + 细粒度MoE 架构参数： 参数 值 总参数量 671B 激活参数 37B 专家数量 256 Top-K 8 共享专家 4 注意力机制 MLA 2.0 上下文 256K 核心创新： 1. MLA 2.0（多头潜在注意力） DeepSeek V4的核心创新是MLA 2.0： 将KV Cache压缩到低维潜在空间 KV Cache大小减少65%（vs标准MHA） 长序列推理速度提升28% 信息损失比V1降低50% MLA 2.0的KV Cache对比： ...

Mixture of Experts（MoE）已成为 2026 年大模型架构的事实标准。从 DeepSeek V4 的 256 专家设计到 Llama 4 Behemoth 的 16 专家稀疏路由，三大开源旗舰代表了 MoE 架构的三种不同哲学。本文将从架构细节、路由策略、推理效率与实际性能四个维度进行深度技术对比。 一、架构概览 维度 DeepSeek V4 (671B) Qwen3.5-Max (480B) Llama 4 Behemoth (2T) 总参数 671B 480B ~2T 激活参数 37B 42B ~120B 专家数量 256（共享+路由） 128（纯路由） 16（稀疏） 激活专家数 8 4 2 注意力机制 MLA GQA GQA 层数 61 64 96 隐藏维度 7168 6144 16384 训练数据 22T 18T 30T+ 二、路由机制深度解析 DeepSeek V4：细粒度专家 + 共享专家 DeepSeek V4 延续并升级了 V3 的架构理念，采用 256 个细粒度专家 + 2 个共享专家的设计： ...