Qwen1.5-MoE-A2.7B es un modelo de lenguaje MoE (Mixture of Experts) a gran escala, con solo 2700 millones de parámetros activados, pero con un rendimiento comparable al de modelos de 7000 millones de parámetros. En comparación con los modelos grandes tradicionales, este modelo reduce el costo de entrenamiento en un 75% y aumenta la velocidad de inferencia en 1,74 veces. Emplea un diseño de arquitectura MoE especial, que incluye expertos de grano fino, nuevos métodos de inicialización y mecanismos de enrutamiento, lo que mejora considerablemente la eficiencia del modelo. Este modelo se puede utilizar en diversas tareas, como el procesamiento del lenguaje natural y la generación de código.