蹲了一阵各家开放权重的大模型，注意到个趋势，挺值得聊——大家的MoE结构都在往更低的专家激活率上走。简单说就是总参数堆得很大，但每次前向真正被点亮参与计算的专家占比越来越小。好处很直接：参数规模能吹得很大，实际推理成本却压得住，等于用稀疏换性价比。但我也犯嘀咕，激活得越稀，单次推理调动的知识就越有限，会不会在需要综合一堆信息的硬任务上吃亏？这中间应该有个甜点区间。有搞训练的老哥能展开讲讲，现在这个激活率是怎么权衡出来的，纯为了压成本还是有别的考量？
总参数吹得大 实际激活一点点 属实是营销友好
甜点区间存在 但每家藏着不说
稀疏换性价比 推理成本是真降
同样写着大参数 实际算力差老远了
训练稳定性也是个考量 不全是成本
学到思路了 挑模型不能只看总参数
这也是为啥光看参数量没意义
激活太稀硬任务会不会拉胯 这问题问到点上了