絡分配給最適合的專家模型，因此每個階段只有部分專家的參數被激活，從而減少了算力的消耗。例如，DeepSeek-V2-Lite 模型參數量為 16B，但每個 token 僅激活 2.4B 個參數；MiniMax-01 模型內使用 32 個專家模塊，雖然總參數量達到了 4560 億，但每個 token 激活的參數僅為 459 億。