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研究发现专家路由统计无法有效指导MoE量化
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AI 综述
2026年10月16日，arXiv机器学习领域发布的一项研究显示，基于任务阶段的专家路由统计数据无法作为MoE语言模型FFN张量混合精度量化敏感度的可靠代理指标。研究团队针对Qwen-3.6-35B-A3B模型构建了分析流程，并依据综合敏感度评分调优层位分配。实验结果表明，在约4.0 bpw与约2.7 bpw预算下，该方案均未能超越均匀量化基线；在约2.7 bpw预算下，路由引导分配的表现甚至与随机分配相近。该研究证实，专家路由行为统计难以准确反映各层真实的量化成本。
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最新进展10月16日 12:00
研究证实专家路由统计未能超越均匀量化基线，低预算下其表现与随机分配相近。报道时间线
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10月16日
- arXiv 机器学习任务阶段专家路由并非 MoE FFN 张量量化敏感度的可靠代理
实验表明基于任务阶段的专家路由统计数据无法作为 MoE 语言模型 FFN 张量混合精度量化敏感度的可靠代理指标。研究团队针对 Qwen-3.6-35B-A3B 构建分析流程并依据综合敏感度评分调优层位分配，但在约 4.0 bpw 与约 2.7 bpw 预算下均未能超越均匀量化基线。在约 2.7 bpw 预算下，路由引导分配的表现与随机分配相近，证实路由行为统计难以准确反映各层真实的量化成本。
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