DeepSeek-MoE 是一种神经网络架构，旨在通过使用“专家混合”（MoE）方法来提高大型语言模型 (LLM) 的效率和可扩展性。与每个输入都由所有参数处理的传统密集模型不同，MoE 模型将网络划分为称为“专家”的专用子网络。一种路由机制动态地选择要为给定输入激活哪些专家，从而减少计算开销。这种设计使 DeepSeek-MoE 能够在推理期间使用更少的资源来维持高性能，使其适用于延迟或硬件约束很重要的应用。对于开发人员来说，这意味着该模型可以处理复杂的任务，而无需等效大小的密集模型的全部计算负载。
DeepSeek-MoE 的架构涉及将模型分成多个专家层。例如，具有 16 个专家的模型可能使其每个专家层包含总参数的一部分（例如，总共 160 亿个参数，但每个输入仅激活 20 亿个参数）。在处理文本时，路由器组件会分配权重以确定哪些专家与当前输入令牌最相关。这种选择性激活减少了冗余计算。开发人员可以微调路由逻辑或专家专业化——例如，训练某些专家专注于语法解析，而其他专家处理语义分析。为了防止不平衡（例如，某些专家未被充分利用），通常在训练期间应用负载平衡或辅助损失函数等技术，以确保所有专家都能做出有意义的贡献。
DeepSeek-MoE 在需要高吞吐量或实时处理的场景中特别有用。例如，在聊天机器人或内容生成工具中，该模型可以通过仅激活每个步骤所需的专家来更快地生成响应。它还支持具有成本效益的扩展：不是为更大的模型加倍计算，而是添加更多专家可以在不按比例增加资源的情况下提高能力。该模型的开源实现允许开发人员试验自定义专家配置或将其集成到现有管道中。通过在不牺牲性能的情况下优先考虑效率，DeepSeek-MoE 为密集 LLM 提供了一种灵活的替代方案，特别是对于在硬件限制下工作或旨在优化推理成本的团队。