MoE：总参很大，每次只叫醒几位

稠密一人队 vs 专家轮班

稠密模型（图例 Llama-70B）像全能一个人：参数全在，推理也几乎全上。

MoE（图例 DeepSeek-V3）像专家团：总参可以很大，路由只激活最贴题的几位。图称 DeepSeek-V3 总参约 671B、单次激活约 37B——数字以原图为准，未对官方卡。

图里还甩了「更高效 / 更专业 / 更强大 / 更灵活」四连。带走判断就够：按需激活省的是算力路径，不是「变小所以到处都能塞」的魔法。

A = Active：总参大、激活小

读名习惯（图例 Qwen3.5-122B-A10B）：

图中还按「约 2 bytes/参」估了 122B × 2 ≈ 244GB 量级——口径是示意图，真机还看精度、开销、并行切分。

坑在这句：省算力 ≠ 省显存。

• 省的是延迟 / FLOPs 一侧：每次只算激活子集，体感像「小模型在算」。
• 不省的是权重占坑：专家们多半仍要常驻（或可加载到）显存，房还是大房。

口头版：省钱（算力）不省房（显存）。

跟 Base / Instruct / 蒸馏 / 量化不是互斥菜单

同一张「版本图」里其实叠了几条正交轴：

它们能叠。图里举例：蒸馏 + 量化 + MoE，常见于本地部署故事线。看到后缀别当成五选一货架。

「最先进」先降温

原文标题和页脚爱喊「目前最先进的架构」。更稳的边界：

• MoE 是主流稠密之外的一条架构路，旗舰与小模型都有人用；不等于永远碾压稠密，也不等于部署一定更省心。
• 选型先问：你卡在算力/延迟，还是卡在显存装得下装不下？只听「总参巨大所以更强」容易买错房。