2026 年，大模型的架构正在经历自 Transformer 诞生以来最大的变革。传统的稠密模型（Dense Models）正迅速被混合专家模型（MoE, Mixture of Experts）取代，实现了“既要性能，又要效率”的突破。
技术原理： MoE 架构将模型划分为多个专门的“专家”子网络。在推理时，门控网络（Gating Network）会根据输入内容，仅激活最相关的少数几个专家。这使得模型可以在拥有数万亿参数的同时，保持极低的活跃参数量和计算成本。
行业标准： 截至 2026 年 8 月，全球排名前五的闭源和开源模型均已全面转向 MoE 架构。这种架构不仅提升了模型的专业深度，还显著降低了 API 的调用价格。
未来展望： 随着“专家”数量的进一步细分，未来的模型将能够根据用户的职业、语境甚至情绪，动态调度最匹配的神经元组合。
