你可能刷過(guò)這樣的新聞：

一個(gè)只有 27B Gemma-3 參數(shù)的小模型，竟和 671B 參數(shù) DeepSeek V3 不相上下。世界又要變天了

后面，可能還帶個(gè)圖，像這樣：

Gemma：我 27B

這種“技術(shù)奇跡” ，總被媒體反復(fù)包裝成“一夜變天”，但其實(shí)并不新鮮：

• ? 大模型說(shuō)：我參數(shù)更大、上限更高。

• ? 小模型說(shuō)：我表現(xiàn)差不多，推理還便宜。

• ? 廠商都在說(shuō)自己贏了，讀者卻越來(lái)越搞不懂這到底在比什么。

細(xì)究起來(lái)，這表面是在做模型對(duì)比，實(shí)則是兩種語(yǔ)言體系在雞同鴨講，而參數(shù)恰成了“最容易理解、但最容易誤導(dǎo)”的數(shù)字，如同：用人口數(shù)量，來(lái)判斷足球水平。

我想借著這個(gè)話題，來(lái)聊聊幾個(gè)核心問(wèn)題：

• ? 為什么參數(shù)量大 ≠ 實(shí)際效果強(qiáng)？

• ? Dense 和 MoE 到底是怎么一回事？

• ? “看起來(lái)很大”的模型，到底動(dòng)用了多少能力？

• ? 在大模型持續(xù)擴(kuò)張的趨勢(shì)下，小模型還有哪些“后發(fā)機(jī)制”？

我們說(shuō)“參數(shù)量大 ≠ 實(shí)際效果強(qiáng)”，不是在否定參數(shù)的意義，而是在拆一個(gè)經(jīng)常被誤用的判斷標(biāo)準(zhǔn)。最常見(jiàn)的誤區(qū)，就是把不同類型的模型，拉到同一個(gè)坐標(biāo)軸上用參數(shù)量做對(duì)比：而它們，本就沒(méi)有可比性。

Gemma-3 是 Dense 架構(gòu)，也就是稠密模型，它的全部 27B 參數(shù)在使用中都會(huì)被激活，全部參與計(jì)算，屬于“全員出戰(zhàn)”的結(jié)構(gòu)。

DeepSeek V3 是 MoE 架構(gòu)（Mixture of Experts），也就是混合專家模型。它的總參數(shù)量高達(dá) 671B，但每次推理只會(huì)激活其中一小部分專家網(wǎng)絡(luò)，實(shí)際參與計(jì)算的大約是 37B。剩下的大多數(shù)參數(shù)處于“待命狀態(tài)”。

Dense VS MoE

你看到的是 671B vs 27B，但模型實(shí)際調(diào)用的是 37B vs 27B：這看上去體量懸殊，實(shí)則差別不大。所以說(shuō)，參數(shù)比較本身沒(méi)問(wèn)題，問(wèn)題在于不能混著比。

當(dāng)然了，在同一架構(gòu)內(nèi)（比如 Dense 對(duì) Dense），參數(shù)依然是判斷能力上限的重要指標(biāo)；但跨架構(gòu)直接對(duì)比參數(shù)數(shù)量，得出的“誰(shuí)強(qiáng)誰(shuí)弱”往往是錯(cuò)位的。

MoE 的由來(lái)

接著回來(lái)說(shuō)說(shuō)參數(shù)：參數(shù)的增加能帶來(lái)“規(guī)模效應(yīng)”——也就是能力的非線性躍遷。因此，各家模型才持續(xù)堆大，從 GPT-2 到 GPT-3，再到 PaLM、Gemini、Qwen，每一代都在沖上限。

只不過(guò)，Dense 架構(gòu)的增長(zhǎng)曲線實(shí)在太“正經(jīng)”了。隨著參數(shù)規(guī)模增大，算力成本也得不斷翻翻，幾乎沒(méi)有優(yōu)化空間。當(dāng)參數(shù)飆升到幾千億、上萬(wàn)億時(shí)，一輪訓(xùn)練就要燒掉上千萬(wàn)美元，硬件和能源的門(mén)檻也迅速被拉高。模型越大，訓(xùn)練成本越高，硬件要求越嚴(yán)，能做的人越來(lái)越少。

MoE 的到來(lái)，正是為了在不炸成本的前提下，繼續(xù)擴(kuò)容。

MoE 并不是哪個(gè)廠商的獨(dú)門(mén)絕技，而是淵源已久。早在1991年， Michael I. Jordan 和 Geoffrey E. Hinton 就提出這個(gè)思想。只不過(guò)當(dāng)時(shí)受限于工程能力，難以真正落地。直到2017年，Google 的 Jeff Dean 團(tuán)隊(duì)將 MoE 應(yīng)用于 LSTM 架構(gòu)，訓(xùn)練出了一個(gè) 137B 參數(shù)的模型，參數(shù)規(guī)模巨大，但計(jì)算開(kāi)銷卻沒(méi)有爆表，這一嘗試也正式為大模型擴(kuò)容打開(kāi)了新路。

Adaptive Mixtures of Local Experts

2020年，Google 推出結(jié)合 Transformer 架構(gòu)的 Switch Transformer，參數(shù)量飆升至 1.6 萬(wàn)億。這并不是為了炫數(shù)字，而是為了驗(yàn)證一個(gè)核心概念：參數(shù)可以很多，但不需要每次都全部激活。只要調(diào)度得當(dāng)，就能在控制計(jì)算成本的同時(shí)，獲得更高的模型容量。這也徹底改變了大模型的設(shè)計(jì)邏輯，從“每個(gè)參數(shù)都得上場(chǎng)”，變?yōu)椤白寣?duì)的專家在對(duì)的時(shí)刻出場(chǎng)”。

國(guó)內(nèi)最早大規(guī)模落地 MoE 架構(gòu)的，是“悟道”團(tuán)隊(duì)（北京智源研究院），2021年，他們訓(xùn)練了一個(gè) 1.75 萬(wàn)億參數(shù)的模型，并自研了 FastMoE 框架，重寫(xiě)了底層調(diào)度邏輯，才支撐起這種超大規(guī)模的訓(xùn)練任務(wù)。自此，MoE 架構(gòu)逐漸成為工業(yè)級(jí)大模型的主流形態(tài)之一，Google PaLM、Mistral-8x22B、阿里的 Qwen-MoE 等也陸續(xù)采用類似方案。

2021年，悟道2.0發(fā)布

DeepSeek 則做出了一些「本土創(chuàng)新」，比如引入“細(xì)粒度專家”機(jī)制，把原本的大模塊進(jìn)一步細(xì)分，提升了專家的專業(yè)性；同時(shí)設(shè)計(jì)了“共享專家”組件，用于捕捉底層通用知識(shí)，減少冗余，也提升了多任務(wù)之間的表現(xiàn)一致性。這些改進(jìn)一方面減輕了算力壓力，另一方面也有效緩解了傳統(tǒng) MoE 常見(jiàn)的問(wèn)題，比如：路由不穩(wěn)定、風(fēng)格漂移、知識(shí)碎片化等。

DeepSeek MoE

但也正是 DeepSeek 的出色表現(xiàn)，帶來(lái)了一些新的誤解。比如，不少人將“MoE”簡(jiǎn)單等同于“更聰明”“更先進(jìn)”，反過(guò)來(lái)認(rèn)為 Dense 模型因?yàn)轶w積小就一定弱。這其實(shí)是一個(gè)需要澄清的觀念偏差。MoE 和 Dense，本質(zhì)上只是兩種不同的資源調(diào)度策略，是否采用 MoE，并不能決定一個(gè)模型是不是“聰明”。真正決定智能水平的，仍然是模型的訓(xùn)練質(zhì)量、架構(gòu)合理性、任務(wù)適配能力。

有關(guān) MoE 的另一個(gè)誤解是“用不到的專家，不占資源”。正相反，在 MoE 架構(gòu)中，雖然每次只激活少數(shù)專家，但所有參數(shù)依然必須常駐顯存，真正部署起來(lái)的硬件負(fù)擔(dān)一點(diǎn)都不輕。因此，對(duì)于私有部署同性能模型來(lái)說(shuō)，MoE 顯卡成本會(huì)高出很多。

小，也可以“聰明”

聰明，不一定靠“大”。

人可以靠后天努力提升能力，小模型也能成長(zhǎng)，比如通過(guò)知識(shí)蒸餾（Knowledge Distillation）：讓小模型參考大模型的答案，并模仿它處理任務(wù)的方式。它的本質(zhì)仍然是“看答案”，但不是死記答案，而是學(xué)會(huì)答題的思路和節(jié)奏。

模型蒸餾

整個(gè)過(guò)程通常是這樣的：

1. 1. 大模型先跑一輪任務(wù)，生成高質(zhì)量參考輸出，比如說(shuō)「五年急轉(zhuǎn)彎，三年弱智吧」；

2. 2. 小模型拿這些答案來(lái)學(xué)習(xí)，但重點(diǎn)不在“復(fù)制結(jié)果”，而是在模仿—— 學(xué)它怎么理解問(wèn)題、怎么組織信息、怎么一步步得出結(jié)論。

需知：蒸餾并不是“把大模型壓縮成小模型”，而是把聰明的部分提煉出來(lái)、遷移過(guò)去，保留了方法論（而不是復(fù)制粘貼參數(shù)）。

比如 DeepSeek-R1 的蒸餾版 ——DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，就是一個(gè)很典型的例子：雖然參數(shù)縮小了一個(gè)數(shù)量級(jí)，但在多個(gè)任務(wù)上的表現(xiàn)依然接近，甚至在一些結(jié)構(gòu)化輸出上更穩(wěn)定。

可見(jiàn)，聰明不是大模型的特權(quán)，是訓(xùn)練出來(lái)的本事。

模型的對(duì)比，不是參數(shù)拉踩，不是看誰(shuí)的數(shù)字更大、名字更響。

MoE 架構(gòu)的出現(xiàn)，是為了讓大模型在成本可控的前提下繼續(xù)擴(kuò)容；而知識(shí)蒸餾，則讓小模型有機(jī)會(huì)承接大模型的能力，用更輕的體積完成更多的任務(wù)。它們分別指向兩個(gè)方向，但都在回答同一個(gè)問(wèn)題：如何更高效地使用資源。

所以，真正值得關(guān)注的，不是模型有多大，而是它能不能把事辦好、辦穩(wěn)、辦漂亮。

畢竟，“大”不一定代表聰明。

當(dāng)然，如果名字就叫“大聰明”，那另說(shuō)