MoEモデルで使用するエキスパートの数を増やすことは、これまで意味のある改善につながったことがあるのか？

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/16

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要点

Mixture-of-Experts（MoE）モデルにおけるエキスパートの数を増やすことが、意味のある性能向上をもたらすかどうかを再検討し、過去の議論として Qwen3-30B-A3B および Qwen3-30b-A6B に言及している。
MoE のエキスパート数の調整は Llama-CPP で設定するのが容易であることを指摘する一方で、より多くのエキスパートを用いた最近の顕著な実験は行われていない。
著者は、より多くの MoE エキスパートを用いた新しいテストや測定を実施した人がいるかどうかを明示的にコミュニティに問いかけている。
この議論は、MoE のスケーリングに関する継続的な不確実性と、エキスパート数を増やす際に精度、計算量、メモリコストを実証的に比較する必要性を強調している。

Qwen3-30B-A3B が登場した頃、これが価値があるのかどうかについて多くの議論があったことを覚えています。しばらくの間、"Qwen3-30b-A6B" を信奉していた人も数人いました。

Llama-CPP では依然として簡単な構成ですが、もうそれについての実験をあまり見かけません。

この程度の検証を行っている人はいますか？

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