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8月18日

10:24

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官方一手arXiv: DeepSeek@Lie Li, Wen Li, Junxiao Shen, Gusheng Hu

精选

MAPLE是一个即插即用的MoE专家分配框架，可在不修改权重不重训练的前提下，按层重新分配路由专家预算。其核心是封闭式灵敏度引导分配，并用灵敏度约束的遗传搜索进一步优化。在DeepSeek-MoE-16B上，MAPLE仅用75%专家即在ARC-E上从65.09提升至71.40，ARC-C从48.49提升至51.50，BoolQ从80.03提升至82.38。通过SGLang部署，单GPU端到端延迟降低32.2%，吞吐量提升47.4%。

AI模型 MAPLE DeepSeek-MoE-16B SGLang

推荐理由：MAPLE这个插件能让MoE大模型少开专家还更准，DeepSeek-MoE-16B用75%专家就能超原版，还快32%，不用改权重就能用。