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• 这些模型到底是怎么造出来的 —— 剖析 2026 年开放权重流水线

  通读截至 2026 年 8 月在 Hugging Face 排名靠前的一批开放权重模型的卡片和技术报告，本文按顺序梳理了从数据采集到量化部署的整条生产流水线。内容以真实模型为例，讲了 MoE 稀疏度为什么突破 20 倍、削减全局注意力的四种思路、预训练的 token 预算和稳定化技巧、SFT 之后的偏好优化与强化学习，以及蒸馏和低比特部署。先说清一个重要前提：绝大多数开放权重发布并不公开训练数据的构成。文中逐段区分了哪些是真正公开的信息

  2026-08-02 · 26 分钟阅读 #llm#pretraining#moe#post-training#quantization

• 26B 模型跑在 2GB 内存里的原理 — 常驻内存和工作集不是同一个数字

  2026 年 7 月 29 日发到 Show HN 上的 TurboFieldfare 声称，能在 M 系列 Mac 上用约 2GB 内存跑 Gemma 4 26B-A4B。磁盘上装的是 14.3GB，常驻内存里的只有 1.35GB 的共享核心，每个 token 需要的专家权重从 SSD 读进来。本文不照搬这些数字，而是自己推导并核对 — 4 比特分组 64 量化为什么会变成每权重 4.5 比特、从而落到 14.2GB，路由专家与共享核

  2026-07-31 · 16 分钟阅读 #ai#llm#quantization#apple-silicon#moe

• DeepSeek V4 Flash 真正改变的是什么 — 这是每单位能力成本的问题，不是排行榜的问题

  2026 年 7 月 31 日，DeepSeek 把 V4-Flash API 转为公开测试版。架构和 4 月的预览版完全一样 — 284B 总参数、13B 激活的 MoE，1M 上下文 — 变的只有后训练。官方更新日志公布的分数是 Terminal Bench 2.1 上 82.7、Toolathlon verified 上 70.3，但首先要说清楚的是：这些数字是 DeepSeek 用自家 harness 测出来的厂商自测值。本文不

  2026-07-31 · 16 分钟阅读 #ai#llm#deepseek#inference-cost#moe

• Tencent Hy3：冷静解读 295B 开放权重 MoE

  Tencent 于 2026 年 7 月 6 日以 Apache 2.0 许可证公开了 Hy3。这是一个总参数 295B、每次仅激活 21B 的 MoE 推理·智能体语言模型。本文梳理它到底有什么新意、在中国系开放权重浪潮中处于什么位置，以及厂商自行公布的基准测试数字应当相信到什么程度。

  2026-07-11 · 8 分钟阅读 #hy3#tencent#hunyuan#open-weights#moe

• 在慢速电脑上跑 GLM-5.2 — colibrì 如何从磁盘流式加载 744B 模型

  colibrì 是一个用纯 C 写成、约 1,300 行的推理引擎，能在内存 25GB 的消费级 PC 上运行 744B（7,440 亿）参数的 MoE 模型 GLM-5.2。关键在于 MoE 稀疏性与磁盘流式加载 — 只把约 9.9GB 的密集层常驻内存，约 370GB 的路由专家放在 NVMe SSD 上，每个 token 只读取需要的部分。代价是诚实地慢：冷启动约 0.05–0.1 tok/s，实际上每段落要花几分钟。它靠学习缓存

  2026-07-11 · 7 分钟阅读 #ai#llm#local-inference#moe#quantization

• Mixture of Experts (MoE) 架构论文深度解析：从 GShard 到 DeepSeek-MoE

  分析 Mixture of Experts 架构的核心论文，比较 GShard、Switch Transformer、Mixtral、DeepSeek-MoE 的路由策略与训练稳定性技巧。

  2026-03-14 · 28 分钟阅读 #ai-papers#moe#transformer#deepseek

• Mixture of Experts（MoE）架构深度解析：从 Switch Transformer 到 Mixtral 的演进与高效扩展策略

  从 Mixture of Experts（MoE）架构的核心原理，到 Switch Transformer 的单专家路由、Mixtral 8x7B 的 Sparse MoE 实现、DeepSeek-MoE 的细粒度专家策略，逐层深度解析。涵盖路由机制、负载均衡损失、训练稳定化技巧、推理优化、故障案例与检查清单。

  2026-03-11 · 24 分钟阅读 #ai-papers#moe#switch-transformer#mixtral#model-architecture

• Mixture of Experts（MoE）架构深度解析：从 Switch Transformer 到 Mixtral、DeepSeek

  深度解析 Mixture of Experts（MoE）架构。从 Sparse MoE 的数学基础，到 Switch Transformer、Mixtral 8x7B、DeepSeek-V3 的路由策略、训练稳定性技巧、推理优化，基于论文进行详细梳理。

  2026-03-10 · 19 分钟阅读 #ai-papers#moe#transformer#mixtral#deepseek

• Sparse Mixture of Experts（MoE）架构深度解析：从设计原理到 DeepSeek-V3、Qwen3

  分析 Sparse MoE 架构的数学原理、路由策略与负载均衡技术，涵盖从 Switch Transformer 到 DeepSeek-V3、Qwen3-235B 等最新 MoE 模型的设计选择，以及训练与推理的实战优化策略。

  2026-03-06 · 30 分钟阅读 #ai-papers#moe#sparse-model#deepseek#2026-03

• Mixture of Experts（MoE）架构完全解析

  从 Sparse MoE 的原理，到 Mixtral、DeepSeek-V3 的 MoE 实现、路由策略、负载均衡，完全解析 MoE 架构。

  2026-03-03 · 6 分钟阅读 #ai-papers#moe#mixtral#deepseek#2026-03