根据推特用户God of Prompt的分析，现代混合专家（MoE）架构如Mixtral 8x7B、DeepSeek-V3和Grok-1，通过大幅提升总参数量，同时保持推理成本不变，正在重塑AI模型效率。Mixtral 8x7B总参数47亿，但每个token仅激活13亿参数，实现资源最优配置。DeepSeek-V3拥有671亿参数，每个token激活37亿，推理成本仅为GPT-4的十分之一，性能却更优。Grok-1则以314亿参数实现了比同质量稠密模型更快的训练速度。这一趋势表明，未来模型将拥有5-10倍参数量，在不增加运营成本的前提下带来更好效果（来源：God of Prompt，Twitter，2026年1月3日）。这为企业开发高效、可扩展的AI语言模型带来了巨大商业机会。

据DeepLearning.AI官方推特消息，DeepLearning.AI与Meta合作推出了全新实战课程“Building with Llama 4”，致力于帮助AI开发者深入掌握Llama 4大模型家族及其Mixture-of-Experts（MOE）架构，并通过官方API进行应用开发。该课程反映出AI行业对实用型、前沿技术培训的持续需求，为企业和开发者利用先进生成式AI模型创造商业价值提供了新机遇。（来源：DeepLearning.AI推特，2025年6月23日）