MoE架构技术全景
混合专家通过稀疏激活实现参数规模与计算效率的解耦,896个专家中仅激活16个。点击分层查看。
点击按钮分层高亮
Top-K专家路由机制
路由网络计算输入与每个专家的亲和力分数,选择Top-K个专家处理。点击模拟路由过程。
点击按钮逐步演示路由
稀疏激活:896选16
稀疏激活率98.2%意味着模型容量巨大但每次计算极轻量。点击调整K值。
当前K=16,激活率1.8%
专家负载均衡策略
不均衡路由导致部分专家过载。辅助损失和容量因子确保均衡分配。
点击切换均衡策略
Kimi K3:2.8万亿参数MoE
2026年7月发布,896专家/16激活,2.8T参数,KDA注意力+注意力残差,100万Token上下文。
点击查看K3架构细节
MoE训练挑战与策略
MoE训练面临专家坍缩、路由不稳定、通信开销等挑战。
点击查看训练挑战
MoE推理部署优化
MoE推理需处理专家驻留、动态路由、显存管理等挑战。
点击查看推理优化策略
MoE vs Dense模型对比
MoE以更少计算量达到更高性能,但显存需求更大。切换指标。
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