（来源：上观新闻）
一位是开💿源推理框架 S🚽🆘GLang🤩🐵 核心🕹🔆开发者赵晨🌓阳，他是 Inf💊ra 背景，📎🕠目前已👒▶加入 SGL👨👨👧👧🌑ang 背后的商🇨🇺用创业公司 🇱🇺🤶RadixA🇧🇱rk AI🎙。另外一个🧕🇳🇷创新是在前🔍几层 M🇹🇭oE 中用了哈希🐹路由，来分配⬛ token 🗽🙅♂️到各专家，📘从算法上⚠避免前🈁几层专家路由高🎤度集中的问题🇱🇨🤽♂️。
晚点：正好这里补⛱💲充一组🚧数据，在激活参🐁😲数比总🇸🇷🇪🇦参数的比例上🔟🏏，DeepSee🐑🇹🇳k-V🖊4-Pro🇲🇿 刚超过 3☪🥄%，而 👨✈️V3 时是🇱🇰🥿 5.5%🇯🇪。刘益枫：🇨🇰🚭其实这👇👨👦👦个问题一直🚹☝存在，之前🔮大家就在想🚈🚆解法，比如😚🎏 K1.5 🇬🇫的报告🇱🇨☯里的 “长度惩罚🇵🇱”，当回答同一问🇸🇨题时，会惩罚更长☂🐰的回答8️⃣🏇。
但吴浩的思👐考没有🈲❎停止🍙🇯🇪。那你们观察到各🗺🎣家的差异是📶🇧🇬什么？ 🔃赵晨阳📮：开源模型里🅱，De🌇🙍epSee🐵k 和 K🚴imi 取向比😝较接近🛁🎩韩国姓seo怎么读翻译，工程和创新性🇲🇻都做得比较🏴极限，比如🚣大 MoE、低🤪🥜激活、📭📜长上下文和极致🈁成本优❣🗻化👋👨👧👧。
