DeepSeek-V3中每层路由专家的数量增加，通过提高模型容量和效率来重大影响其性能。这是一个详细的故障：
###增加模型容量
DeepSeek-v3将每层路由专家的数量从以前的160种增加到256个，从而使专家之间具有更大的专业化和多样性[1]。专家数量的增加意味着每个专家都可以专注于任务或知识领域的更具体的子集，这可能会带来更好的整体模型性能。该模型仅激活每个代币的前8名专家的能力可确保有效利用计算资源，因为在任何给定时间只能参与总参数的一小部分[4] [9]。
###负载平衡和路由效率
增加专家数量的挑战之一是路由崩溃的风险，其中一部分专家被过度使用，而其他专家仍然闲置。 DeepSeek-V3通过引入偏差术语来解决此问题，该术语在培训期间动态调整以确保专家之间的负载平衡[2] [4]。这些偏差术语会影响路由决策而不会影响最终输出权重，从而确保模型基于令牌亲和力保持最佳路由，同时又可以防止某些专家的过载。
###计算效率
结合软路由和硬路由的混合路由策略的使用使DeepSeek-V3可以通过最小的计算开销来扩展建模能力。通过仅激活每个代币的前8名专家，该模型与传统密集模型相比实现了显着的计算效率，在这些模型中，所有参数始终均为活动性[5] [9]。对于DeepSeek-V3(例如DeepSeek-V3)，这种效率至关重要，因为它可以减少训练和推理时间，同时最大程度地减少记忆使用情况。
###专业和知识表示
DeepSeek-V3的体系结构通过允许每个人专注于特定的知识领域来促进专家之间的专业化。共同的专家的存在增强了这种专业化，这些专家捕获了所有代币中适用的常识[3] [4]。共享和路由专家的结合确保该模型可以有效地处理一般和专业知识，从而改善了各种任务的绩效。
###避免冗余
通过增加专家的数量并减少其规模，DeepSeek-V3可降低模型中的冗余。每个专家都较小，但更多，可以使每个令牌可能会大大增加可能的专家组合，而不会增加参数的总数[3]。这种方法可确保每个专家都学习独特的信息，从而最大程度地提高模型的代表能力。
总而言之，DeepSeek-V3的路由专家数量增加，通过提高专业化，效率和负载平衡来增强模型性能，同时还降低了冗余和计算成本。这些创新使DeepSeek-V3成为大规模语言建模任务的强大工具。
引用：
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[2] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[3] https://www.chrishayduk.com/p/understanding-deepseek-part-i-deepseekmoe
[4] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375456
[7] https://mccormickml.com/2025/02/12/the-inner-workings-of-deep-seek-v3/
[8] https://epoch.ai/gradient-updates/how-has-deepseek-impreved-the-transformer-Architecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-posts/why-deepseek-v3-matters-in-the-world-fllms
[10] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/