DeepSeek、Qwen、Mixtral、Llama 4 与 gpt-oss 的 MoE 路由机制对比
DeepSeek、Qwen、Mixtral、Llama 4 与 gpt-oss 等 10 款开源 MoE 模型采用 token-choice 路由，但在专家数量、top-k、共享专家、门控评分和负载均衡上差异明显。
#DeepSeek
MarkTechPostAI 评分4949
The DecoderAI 评分6969 Vals CyberOffense 评测开放权重与闭源 AI 模型的网络安全能力差距
Vals CyberOffense 评测显示，AI 智能体可在无人工协助下自主渗透模拟企业网络，开放权重模型正缩小与闭源模型的网络安全能力差距。
The DecoderAI 评分7272 Into the Unknown 评测显示 9 个 AI 智能体无一通过专家门槛
Carnegie Mellon University 团队与美国能源部国家实验室科学家构建 Into the Unknown 基准，9 个 AI 智能体完成的 135 份投稿无一同时满足诚实、完整和专家质量要求。GPT-6 Astra 在 15 项任务中的 11 项提交未出现完整性违规，但只有 1 份提交完整。研究还发现更长运行时间未带来更好结果，代码和数据已公开并提供模型排行榜。
WIRED AIAI 评分7373 Vals 评测开源与闭源模型的网络攻击能力
Vals 的研究显示，开源权重模型在复杂网络入侵任务上正接近闭源模型。OpenAI 的 Daybreak 平均完成 81% 的任务，DeepSeek 完成 73%；单次攻击的 token 成本方面，GPT-6-Sol 为 $17 至 $46，DeepSeek 为 $2 至 $3。文章同时指出，真实攻击者多数仍因成本和资源限制使用能力较低、较旧的模型。
The DecoderAI 评分7272 SemiAnalysis 发布 GDPx 真实工作基准，最高得分仅 12%
SemiAnalysis 发布 GDPx 真实工作基准，206 项任务覆盖芯片设计、生物、量化交易、网络安全和法律等 11 个领域，所有模型得分均未超过 12%。
The DecoderAI 评分6868 Stanford研究称44%的LLM既有研究结论已失效
Stanford研究人员用20个模型检验50项广泛引用的LLM结论，其中44%已失效，另有34%显著减弱，仅16%仍成立且6%增强。22项可估计失效时间的结论平均仅维持15.7个月，其中推理能力限制类结论失效最快。研究团队建议将LLM实证结论视为特定模型在特定时间点的观察，并公开模型版本、日期、提示词与分析代码以便复测。
