科普 Dense/MoE/Diffusion 架构差异，Qwen3.8 实测与本地部署教程
rsasaki0109 · x · 2026-08-18
- 架构对比：Dense（稠密）模型如 Qwen3.8-27B，全员参数参与计算，稳定但吃带宽；MoE（混合专家）模型如 GPT/Grok，总参数大但仅激活部分专家，兼顾能力与成本；Diffusion（扩散）模型通过迭代去噪生成，支持高度并行，区别于自回归的逐字生成。
- 行业现状：Gemini/Grok-1 确认使用 MoE，GPT/Claude 细节未公开；扩散模型正从图像领域向语言模型渗透。
- 实战部署：用户在 DGX Spark 上成功部署千亿级模型；推荐学习本地部署 Ling-3.0、Qwen 3.8 27B 等，搭建专属工作流实现 Token 自由。
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