2026 年 5 月的大模型横评汇总了当时所有前沿模型的架构：DeepSeek V4、Qwen 3.5、Llama 4、GPT-5.5、Kimi K2.6——清一色混合专家（MoE）架构。报告中的一句话颇为刺眼："Dense architectures have been completely abandoned at scale"（大规模场景下，稠密架构已被完全放弃）。但就在同一个月，阿里开源了 Qwen3.6-27B，一个纯稠密模型，在数学和代码评测里干翻了一众比它大得多的 MoE。这是矛盾的，还是说——这里面有什么我们没看到的故事？

2026 年了，为什么还有人在认真做稠密模型？

榜单虽被MoE霸屏，但厂商仍在死磕稠密模型。本文拆解2026年大模型“双轨制”：MoE主打云端降本，稠密坚守端侧与高可靠场景，二者并非替代，而是互补共存。

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2026年大模型技术格局：MoE架构主导云端市场，但稠密模型在中小规模、端侧部署和专业场景仍具优势。Qwen3.6-27B稠密模型以27B参数媲美千亿级MoE，证明中等规模稠密模型的竞争力。MoE虽在算力效率上领先，但面临显存占用、工程复杂度、推理一致性等挑战。当前技术路线呈现"大MoE+小稠密"双轨并行态势，企业选型需结合场景需求。

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2026年大模型技术格局：MoE架构主导云端市场，但稠密模型在中小规模、端侧部署和专业场景仍具优势。Qwen3.6-27B稠密模型以27B参数媲美千亿级MoE，证明中等规模稠密模型的竞争力。MoE虽在算力效率上领先，但面临显存占用、工程复杂度、推理一致性等挑战。当前技术路线呈现"大MoE+小稠密"双轨并行态势，企业选型...

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