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MoE 混合专家模型（Mixture of Experts），由门控网络（GateNet）和多个专家网络（Experts）组成。每个专家都是一个单独的神经网络模型。训练中，输入数据由门控网络分配给最适合的专家模型，因此每个阶段只有部分专家的参数被激活，从而减少了算力的消耗。例如，DeepSeek-V2-Lite 模型参数量为 16B，但每个 token 仅激活 2.4B 个参数；MiniMax-01 模型内使用 32 个专家模块，虽然总参数量达到了 4560 亿，但每个 token 激活的参数仅为 45.9 亿。
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