据God of Prompt推特消息，专家混合（Mixture of Experts, MoE）模型架构通过训练数百个专门的专家模型，并由路由网络动态选择激活少数专家，实现了AI模型的高效扩展。每次输入仅激活2-8个专家，大部分专家保持休眠状态，使AI系统以十亿参数的计算成本实现万亿参数的能力。这一架构为企业提供了高扩展性、低成本的AI解决方案，推动自然语言处理和生成式AI技术的商业落地（来源：God of Prompt，2026年1月3日）。

根据God of Prompt（@godofprompt）在Twitter上的消息，Mixture of Experts（MoE）是一项1991年提出的技术，目前已成为训练万亿参数AI模型的核心架构。MoE通过仅激活部分专家网络，极大降低了推理时的计算成本，加速了开源大型语言模型的训练与部署。该技术不仅提升了模型性能，还为企业提供了可扩展、经济高效的AI解决方案，正在推动传统大型语言模型（LLM）架构的变革，对开源和商业AI市场产生深远影响。（来源：God of Prompt，Twitter）