La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados y, con ella, surgen nuevos términos que pueden parecer pura jerga técnica. Uno de los más mencionados últimamente es "Mixture of Experts" o "Mezcla de Expertos", una arquitectura que se está posicionando como clave en el desarrollo de modelos de lenguaje de nueva generación. Si te interesa el mundo de la IA, es momento de entender qué significa este concepto, por qué es tan importante y cómo está revolucionando el diseño de modelos como Llama 4, DeepSeek V3 y otros. En 10datos.com te ayudamos a mantenerte al tanto de lo último en tecnología y ciencia.

¿Qué es "Mixture of Experts"?

Una arquitectura basada en la colaboración de modelos especializados

El término "Mixture of Experts" (MoE) se refiere a una estructura dentro de los modelos de inteligencia artificial que combina múltiples modelos más pequeños, llamados "expertos", y un sistema que decide cuál de ellos se activa según el tipo de tarea o entrada que recibe.

En contraste con un modelo tradicional, que usa todos sus parámetros sin importar el contexto, un modelo MoE solo activa una pequeña parte de su estructura interna. Es como si en lugar de un solo "cerebro" gigante trabajando en todo momento, se tuviera un equipo de especialistas y un gerente que decide a quién asignar cada tarea. Esta lógica permite que los modelos sean mucho más eficientes en términos de uso de recursos.

Modelos como DeepSeek V3, Qwen 3 235B, y varias versiones del Meta Llama 4 ya utilizan esta arquitectura, y aunque no está confirmado oficialmente, se sospecha que gigantes como OpenAI con GPT-4 también la han implementado.

¿Cómo funciona un modelo de mezcla de expertos?

Una red neuronal donde cada parte tiene una función específica

Para comprender cómo funciona un modelo MoE, primero es útil contrastarlo con un modelo denso (el tipo tradicional). En un modelo denso, cada palabra que introduces activa todos los parámetros del modelo. Por ejemplo, en Llama 3 con 70 mil millones de parámetros, una simple frase como "¿Qué es una llama?" activa todos esos parámetros para cada palabra, aunque muchos no tengan relación con la pregunta.

En cambio, los modelos MoE introducen capas especiales donde solo se activan ciertos "expertos". Estos expertos no son entidades mágicas que entienden matemáticas o literatura, sino pequeños bloques que se especializan en tareas como analizar signos de puntuación, nombres propios o estructuras verbales.

Un modelo como Llama 4 Maverick, aunque tiene 400 mil millones de parámetros en total, solo activa 17 mil millones por cada token gracias a su arquitectura MoE. Esa capacidad de seleccionar qué expertos usar en cada situación se conoce como "sparsity" o "sparse activation".

Ventajas y desventajas de la mezcla de expertos

Un gran rendimiento con costos operativos más bajos, pero con una complejidad inicial mayor

Ventajas al ejecutar el modelo: Al momento de "usar" un modelo (lo que se conoce como inferencia), los modelos MoE suelen requerir menos recursos computacionales que los modelos densos del mismo tamaño total. Como solo se activan algunos expertos, la cantidad de procesamiento por token se reduce. Esto hace que modelos como Llama 4 Scout (con 109B de parámetros) tengan un rendimiento más eficiente que otros más pequeños pero densos.

Desventajas al entrenar el modelo: Sin embargo, el entrenamiento de modelos MoE es significativamente más complejo. Se necesita no solo entrenar cada experto, sino también el "router" o mecanismo que decide qué experto usar. Además, los modelos MoE suelen ser más grandes en tamaño total, lo que implica más tiempo de entrenamiento y mayores necesidades de infraestructura.

¿Qué se necesita para ejecutar modelos MoE?

Potencia de cómputo y mucha memoria: no es para todos los dispositivos

Aunque los modelos MoE requieren menos computación durante la inferencia, esto no significa que sean fáciles de usar en cualquier dispositivo. Todo el modelo —con todos sus expertos— debe estar cargado en la memoria, incluso si solo se activan algunos en cada paso.

Esto implica que para ejecutar modelos como Llama 4 Maverick o Scout, se necesita una infraestructura robusta, con servidores equipados con múltiples GPUs y grandes cantidades de VRAM. En cambio, modelos densos más pequeños como Llama 3 70B pueden funcionar incluso en estaciones de trabajo avanzadas o portátiles potentes.

En resumen: la mezcla de expertos es excelente para empresas y centros de datos que pueden costear infraestructura avanzada, pero no tanto para desarrolladores individuales que quieren correr modelos de forma local.

¿Qué futuro le espera a la mezcla de expertos?

Una arquitectura que podría dominar la próxima generación de modelos de IA

Aunque la arquitectura MoE lleva ya algunos años en desarrollo, su implementación generalizada apenas está comenzando. La razón es simple: los beneficios de eficiencia que ofrece comienzan a pesar más que la complejidad de su entrenamiento a medida que los modelos se hacen más grandes y exigentes.

Lo más probable es que cada vez más modelos de código abierto opten por MoE, mientras que las grandes tecnológicas confirmen poco a poco su uso en modelos propietarios. En escenarios donde se prioriza el rendimiento y el ahorro energético, MoE es una opción imbatible.

No obstante, no será la opción predilecta para todos los usos. En dispositivos locales como móviles o laptops, seguirán dominando los modelos pequeños y densos, más fáciles de manejar sin necesidad de servidores dedicados.

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En conclusión, la arquitectura Mixture of Experts representa un cambio significativo en cómo se construyen y utilizan los modelos de inteligencia artificial. Al permitir que solo partes del modelo trabajen cuando son necesarias, se logra una mayor eficiencia sin sacrificar potencia. En 10datos.com continuaremos informándote sobre estos avances clave para que puedas entender cómo evoluciona la IA y cómo impacta en nuestras vidas cotidianas.