Hugging Face 联创发声20 个最佳开源模型里 18 个使用 MoE 架构

Hugging Face 联合创始人对外分享行业观察，在当前筛选出来的 20 个顶尖开源大模型当中，有 18 个都采用 MoE 混合专家架构，这说明 MoE 已经成为开源高性能大模型的主流路线。MoE 和传统稠密大模型不一样，它不会每一次推理都激活全部参数，只会根据输入内容调度一部分专家模块参与计算，兼顾模型能力和推理成本；稠密模型虽然技术成熟，但参数量拉满之后推理开销很高，很难落地，所以越来越多开源团队转向 MoE 方案，不过 MoE 也存在负载均衡、调度、显存分片等工程难题，不是简单堆参数就能做好。

MoE 架构核心信息清单

MoE 与稠密模型简单对比

1. 稠密模型：每次提问，全部参数都参与计算，逻辑简单稳定，推理成本高，大参量版本很贵
2. MoE 模型：路由判断输入内容，只调用少量专家，算力更省；但对框架、调度、显存要求更高

行业趋势解读

• 开源模型赛道优先追求性能性价比，MoE 适配社区算力有限的现状
• 很多主流开源模型如 Qwen MoE、DeepSeek MoE 等都属于这条路线
• 稠密模型并不会消失，小参数量、追求低延迟的轻量化场景依然会继续使用稠密方案
• 后续竞争重点会从单纯堆专家数量，转向优化路由、降低负载偏差、提升推理稳定性

【相关 FAQ】

问题 1：Hugging Face 联创提出 20 个最佳开源模型中 18 个采用 MoE 架构，是不是稠密模型快要被淘汰了？

回答 1：Hugging Face 联创提出 20 个最佳开源模型中 18 个采用 MoE 架构，只代表高端开源基础模型的趋势，轻量化、低延迟场景稠密模型依然有不可替代的价值，不会被淘汰。

问题 2：Hugging Face 联创提出 20 个最佳开源模型中 18 个采用 MoE 架构，MoE 架构推理一定会比稠密模型更快吗？

回答 2：不一定，Hugging Face 联创提出 20 个最佳开源模型中 18 个采用 MoE 架构，MoE 优化到位时激活参数更少、更省算力，但路由调度差、专家负载失衡时，延迟反而更高。

问题 3：Hugging Face 联创提出 20 个最佳开源模型中 18 个采用 MoE 架构，普通用户本地部署 MoE 模型难度大吗？

回答 3：Hugging Face 联创提出 20 个最佳开源模型中 18 个采用 MoE 架构，MoE 模型多专家分片，对显存、多卡环境要求更高，相比同能力稠密模型，本地部署门槛更高。

【参考资料】

[2026-11-06]（Hugging Face 联创：20 个最佳开源模型中 18 个采用 MoE 架构）The Verge

[2026-11-06]（MoE 混合专家模型技术特点解读）机器之心

[2026-11-05]（开源大模型 MoE 路线发展分析）36 氪

【免责声明】

本文内容为 Hugging Face 联创的行业观点分享，20 选 18 是其个人筛选样本下的统计结论，不是行业统一普查结果；MoE、稠密模型的优劣要结合使用场景、算力条件综合判断。