​​混合专家模型（MoE）的中文名称即“混合专家架构”或“专家混合模型”，是一种通过模块化分工提升效率的大模型架构，其核心亮点在于以少量专家协同完成任务并大幅节省计算资源。​​

混合专家模型将复杂任务分解为多个子任务，由独立训练的子网络（专家）分别处理。每个专家是专注特定功能的子模型，例如有的擅长处理语言逻辑，有的专攻数学计算。这些专家的组合并非简单叠加，而是通过“路由器”（门控机制）动态分配任务——输入数据经过智能路由选择10%-20%的专家参与运算，避免全模型激活，从而在性能与资源消耗间取得平衡。以DeepSeek-V3为例，其6710亿参数中仅约370亿被实时激活，计算效率提升数十倍。

从技术实现看，MoE的核心是稀疏激活机制。传统模型（如稠密模型）的参数始终全量计算，而MoE通过动态路由机制选择最适合的专家组合响应输入。例如在处理医疗问诊时，可能同时调用人体解剖学和药物学专家，但跳过文学领域专家，既精准又高效。主流框架如Google的Gemini系列或Meta的Llama 3均采用8-32个专家模块，实际运行中单次调用仅激活部分模块，显著降低算力成本。企业用户尤其青睐这种设计：既能处理多样任务，又避免资源浪费。

值得注意的是，专家数量的设计需权衡效率与性能。过多专家会增加路由复杂度，过少则导致分工不足。目前行业普遍采用8-32个专家区间，并通过自适应路由算法优化专家协作。例如DeepSeek-V3的每层256个专家中每次仅激活8个，通过动态调整权重实现更优分配。这种弹性架构使其在科研、金融分析等需高精度计算的场景表现突出，尤其在需要多领域知识的复杂问答中优势显著，既能保持大模型广博性，又具备垂直领域的专业深度。