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基准测试告诉过你，运行 Mixtral 8x7B 的成本只有 46B 稠密模型的一半。但它们没告诉你的是，它需要的 GPU 显存大约是同等稠密模型的 8.6 倍，其响应延迟会因令牌命中哪个专家而产生剧烈波动，并且在中等批处理大小下会以难以诊断的方式崩溃。专家混合（MoE）架构已成为几乎所有前沿模型——DeepSeek-V3、Llama 4、Gemini 1.5、Grok、Mistral Large——的中流抵柱，但适用于稠密模型的推理假设在 MoE 上会以微妙且昂贵的方式失效。

如果你打算私有化部署或将流量路由到这些模型，以下是稠密模型直觉可能出错的地方。