OLMoE（Open Mixture-of-Experts Language Models）是一个完全开源的大型语言模型，基于混合专家（MoE）架构。OLMoE基于5万亿个token进行预训练，拥有70亿总参数和10亿活跃参数。模型在每一层中只有一部分专家根据输入被激活，比传统密集模型更高效，降低计算成本。OLMoE的设计在保持高性能的同时，训练速度更快，推理成本更低，能与更大、更昂贵的模型竞争。