10款开源MoE路由全对比：DeepSeek、Qwen、Mixtral、Llama 4差异在哪

事件核心：发生了什么

这份对比覆盖Mixtral 8x7B、gpt-oss-120b、Qwen3-235B-A22B、Qwen3.6-35B-A3B、Llama 4 Maverick、DeepSeek-V3、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、Kimi K2和GLM-4.5，数据来自各模型Hugging Face的config.json、模型卡或技术报告，核实时间为2026年11月7日。关键差异包括：DeepSeek-V4-Pro将路由专家增至384个但Top-k从8降到6，前3层MoE使用哈希路由；Qwen3放弃共享专家，Qwen3.6又恢复1个共享专家；Llama 4 Maverick采用128选1的Top-1设计，配合1个共享专家，总参数400B但激活仅17B。

为什么重要

MoE路由并非实现细节。原文指出，Kimi K2在相同验证损失下，稀疏度48比稀疏度8少用1.69倍FLOPs；DeepSeek-V3采用sigmoid打分加偏置的免辅助损失均衡（noaux_tc），已成为DeepSeek家族及Kimi K2的常见配置。这意味着专家数、Top-k、共享专家和均衡策略共同决定了训练效率与推理时的显存和通信开销，影响开源模型在多GPU部署中的性价比。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者而言，选型不能只看“激活参数”。gpt-oss-120b以MXFP4权重可放进单张80GB GPU，而DeepSeek-V4-Pro和Kimi K2需要多GPU专家并行。部署前应核查config中的routed experts、Top-k、共享专家和均衡字段；Llama 4和gpt-oss未公开门控或均衡方法，目前公开信息显示其路由行为难以完全审计。对AI应用团队，共享专家意味着每个token都要走一条稠密路径，低Top-k则能削减单token算力与通信量，这两点直接影响API延迟和成本估算。

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值得关注的后续

一是Llama 4和gpt-oss是否会在后续模型卡中补充门控与均衡细节；二是DeepSeek-V4的sqrtsoftplus打分和哈希路由能否在更多开源模型中复现；三是Top-k下降与专家数上升的组合是否成为推理侧主流，进而改变GPU显存配置建议。

来源：MarkTechPost Research