MoE 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。
