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在大模型参数发展的探讨中，MoE（Mixture of Experts）模型因其庞大的参数量而备受关注。然而，在实际推理过程中，该模型仅激活其中一小部分参数，整体参数使用率远低于全参数参与的密集模型。这种特性引发了关于模型智能是否由参数数量决定的讨论，即参数的深度是否真正直接关联到模型的智能水平。尽管MoE模型在参数规模上占据优势，但其依赖稀疏激活机制的特点表明，模型的智能表现可能更取决于参数的组织方式和激活策略，而非单纯的数量。