推荐理由：阿里新开源了35B参数的MoE模型，只激活3B，256K超长上下文，配合AgentWorldBench，研究智能体世界建模的赶紧试试。

推荐理由：Prime Intellect 新开源的 prime-rl 0.6.0，专为训练万亿参数 MoE 模型的强化学习设计。他们在 SWE 任务上用 GLM-5 跑到 131k 序列长度，速度还很快，想了解大规模 RL 训练优化的可以看看。

推荐理由：Transformer论文作者Noam Shazeer，MoE提出者，跑到OpenAI研究模型架构了，谷歌27亿美元白花了？

推荐理由：Liquid 这个 8B MoE 模型只用 4.8GB 内存就比 OpenAI 20B 模型多调用了一倍工具，速度还快两倍，本地跑 agent 任务很实用。

推荐理由：Transformer和MoE的发明者从谷歌跳到OpenAI了，看看他能为GPT-5带来什么新架构。

推荐理由：想省显存又怕掉精度？这篇论文用通道级剪枝加4-bit量化，把MoE模型体积砍到1/5还能保住性能，DeepSeek和Qwen都能用。

推荐理由：LMSYS 和 InclusionAI 联手，用 SGLang-JAX 让 1T 参数 MoE 在 TPU 上跑得快 53%，技术细节都在博客里。

推荐理由：做MoE模型训练和推理的开发者，这个数学重写能直接降低你的显存压力并加速训练，尤其适合细粒度MoE场景，建议试试Blackwell新特性带来的性能提升。

推荐理由：文本扩散模型大幅提升生成效率，适合需要低延迟批量推理的 AI 应用开发者，建议立即在 SGLang 中体验。

推荐理由：MoE 模型的路由器设计长期缺乏理论依据，MPI 给出了可解释的优化方向，做大规模 MoE 训练的团队值得关注，能直接提升模型效率。

推荐理由：长视频理解和智能体场景的开发者终于有了一个开源且高效的MoE模型——Keye-VL-2.0仅激活3B参数就能处理256K上下文，做视频分析或智能体应用的团队可以直接下载权重试试。

推荐理由：做智能体开发和部署的团队终于有了一个开源的高效选择——Nemotron 3 Ultra 直接降低长任务推理成本 30%，建议关注并测试其在实际 agent 场景中的表现。

推荐理由：JetBrains 把 MoE 模型塞进开发者工具链，做 IDE 插件或代码分析工具的团队可以直接用 Mellum2 替换通用模型，提升响应速度且不牺牲质量。

推荐理由：Step 3.7 Flash 把推理效率从模型设计阶段就考虑进去，做智能体或搜索应用的团队可以直接在 Fireworks 上试用，成本可能比 DeepSeek 低很多。

推荐理由：JetBrains 的 Mellum2 为 IDE 内代码生成带来了更精准的 MoE 方案，用 JetBrains 全家桶的开发者可以直接在 Hugging Face 上体验，看看它能否提升你的编码效率。

推荐理由：Nemotron 3 Ultra 的混合 SSM+MoE 架构解决了长序列推理的高成本痛点，做长上下文应用或工具调用的开发者值得关注，可以直接期待其发布。

推荐理由：做编程和智能体开发的团队终于有了一个高效的多模态 MoE 选择——196B 参数只激活 11B，成本可控且支持灵活推理级别，建议在 OpenRouter 上直接试。

推荐理由：198B 参数但仅 11B 活跃，推理效率极高，做多模态应用或长文档处理的团队可以直接在 NVIDIA 平台试用，省成本又省心。

推荐理由：MobileMoE解决了移动端大模型部署的算力与内存瓶颈，做端侧AI应用或手机端推理的开发者可以直接参考其架构和训练方案，实测性能提升显著。

推荐理由：做 MoE 模型推理优化的开发者终于有了新思路——ZEDA 直接砍掉一半专家计算，省成本又提速，值得在自家模型上试试。

推荐理由：部署MoE模型的团队终于可以省下一半专家计算——ZEDA让Qwen3和GLM等模型自动跳过简单token，推理速度提升20%且几乎不掉精度，做模型推理优化的开发者可以直接参考论文方法。

推荐理由：DeepSeek 用架构创新绕过硬件瓶颈

推荐理由：做 MoE 系统优化或互联设计的工程师，这篇论文用实测数据推翻了行业两个核心假设，直接告诉你路由不均衡是模型固有、模拟测试不可信，看完能避免在错误方向上投入精力。

推荐理由：这篇论文戳中了推理模型部署的核心痛点——从计算瓶颈转向容量瓶颈，做 LLM 推理优化的工程师和架构师值得细读，能帮你避开常见的并行策略陷阱。

推荐理由：MoE模型的路由机制一直是个黑盒，DBES让开发者能真正量化专家是否在干专长的事。做MoE训练或微调的团队，可以用这套指标直接优化后训练效率，省资源又提效果，值得一试。

推荐理由：想搞懂 MoE 为什么又快又强，这篇视觉解释把路由和负载均衡的坑讲透了，做模型训练或推理优化的开发者值得一看。

推荐理由：做 LLM 推理优化的开发者值得关注——MoE 模型在推测解码上的意外优势可能改变成本结构，建议点开报告看具体数据。

推荐理由：做大规模LoRA训练和推理的团队终于有了正经的工程方案——MinT解决了策略数量爆炸时的资源浪费问题，用适配器分离和调度大幅降低成本，搞大模型服务的建议点开看看。

推荐理由：模拟存算一体是突破大模型内存墙的关键路线，但硬件噪声对MoE架构的破坏一直未被正视。做硬件-算法协同设计的团队，这篇论文给出了可直接复用的校准方案，值得细读。

推荐理由：做大规模模型推理部署的团队值得关注——GB200 在 MoE 模型上的推理效率提升显著，Perplexity 的实践给出了可直接参考的优化路径。