回答-BFW问答

核心原因在于效率与规模的平衡。MoE模型内部包含多个“专家”子网络，但处理每个输入时，只激活其中的一小部分（例如2个）。这使得模型总参数量可以非常大，从而提升能力，但每次推理或训练的计算量却远小于同等规模的稠密模型，显著降低了计算成本和延迟。简单说，MoE用“人多但每次只叫几个人干活”的策略，打破了模型性能与计算开销之间的强绑定关系，实现了更高效的扩展。