Awesome-Mixture-of-Experts

一份清单，带你快速入门混合专家模型

这是一个精选的混合专家（MoE）与混合多模态专家（MoME）资源列表，旨在为研究人员和工程师提供系统化的学习与参考入口。项目本身不包含代码实现，而是以目录形式收录了相关论文、开源框架、工具库、教程和前沿进展，覆盖从基础原理到最新应用的完整链路。它解决了MoE领域信息分散、入门门槛高的问题，帮助用户快速定位高质量资料，了解模型架构、训练策略、路由机制等核心内容，并跟踪多模态融合的最新趋势。作为早期项目，其价值在于信息整合与导航，适合作为学习路线图或技术选型参考。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 75

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队SuperBruceJia

所属国家

官网地址https://github.com/SuperBruceJia/Awesome-Mixture-of-Experts

GitHubhttps://github.com/SuperBruceJia/Awesome-Mixture-of-Experts

定价模式free

价格说明开源项目，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言

技术栈/模型artificial-intelligence,expert-network,foundation-models,gating-network,large-language-model,large-language-models,large-vision-language-models,llms,llms-benchmarking,llms-reasoning,load-balancing,mixtrure-of-multimodal-experts,mixture-of-experts,moe,mome,multimodal-learning,sparse,sparse-mixture-of-experts,sparse-mixture-of-multimodal-experts,sparse-moe

GitHub 星标★ 75

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-08-15 00:00:00

最近更新2026-09-21 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

核心亮点

精选收录MoE与MoME核心论文和框架，节省检索时间
覆盖从原理到应用的多层次内容，适合不同阶段读者
紧跟多模态融合趋势，提供前沿方向指引

不足之处

项目处于早期，内容覆盖度和更新频率待观察
文档/社区待观察

适用场景

快速调研MoE领域整体技术脉络
寻找特定场景下的MoE开源实现参考
作为教学或技术分享的资料索引

替代项目

awesome-moe、Mixture-of-Experts-Papers、Awesome-Multimodal-Models

项目介绍

Awesome-Mixture-of-Experts 是开源模型领域的开源项目，由 SuperBruceJia 开发，2024 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 422 个项目，GitHub 星标数为 75。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-21。完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：快速调研MoE领域整体技术脉络。同类可对比的替代方案包括 awesome-moe、Mixture-of-Experts-Papers、Awesome-Multimodal-Models。

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