# ¿Qué es Mixture of Experts - MoE?

*Inteligencia artificial · Última actualización: 4 de noviembre de 2026*

> Mixture of Experts

Método mediante el cual un gran modelo de inteligencia artificial se divide en partes más pequeñas, cada una especializada en diferentes temas, ejecutando únicamente las necesarias.

## Definición

En lugar de ejecutar un modelo de inteligencia artificial gigantesco como una sola pieza, el enfoque MoE lo divide en submodelos especializados. Cuando se hace una pregunta, un mecanismo de enrutamiento selecciona al experto más adecuado y solo se ejecuta esa parte. De este modo, el modelo responde mucho más rápido y consume menos energía al mismo tiempo.

***Analogía:** Es similar a que, en un gran hospital, en lugar de que todos los médicos atiendan a cada paciente, la recepción envíe al paciente directamente al especialista correspondiente, por ejemplo, a oftalmología o cardiología.*

## Cómo funciona

Cuando los datos de entrada llegan a la puerta del modelo, entra en juego un mecanismo de compuerta que decide qué red de expertos asumirá la tarea. Solo se activan los grupos de neuronas expertos seleccionados y se completa el proceso. Así, se obtiene un alto rendimiento sin gastar la potencia de todo el modelo.

## Dónde se usa

Se utiliza ampliamente en los modelos de lenguaje grande de pesos abiertos más avanzados de la actualidad y en grandes sistemas de inteligencia artificial que requieren alta eficiencia.

## Suele confundirse con

Se confunde con los modelos gigantes monolíticos clásicos. En los modelos clásicos, toda la red funciona para cada palabra, mientras que en los sistemas MoE solo funcionan los expertos pertinentes.

## Preguntas y respuestas

**¿Por qué los modelos de Mixture of Experts son más rápidos?**

Porque en cada operación, en lugar de todo el modelo, solo trabaja un pequeño grupo de expertos, lo que reduce significativamente la potencia de cálculo y el tiempo gastados.

**¿Sacrifica calidad?**

Por el contrario, dado que se seleccionan los expertos adecuados, ofrece una capacidad capaz de competir con, e incluso superar, a los modelos monolíticos de tamaño gigantesco.

## Términos relacionados

- [Mixture of Experts](https://trescout.com/es/dictionary/mixture-of-experts/)
- [LLM](https://trescout.com/es/dictionary/llm/)
- [Foundation Model](https://trescout.com/es/dictionary/foundation-model/)
- [Inference](https://trescout.com/es/dictionary/inference/)

## Herramientas relacionadas

- [Colibri](https://trescout.com/es/discover/colibri/)
- [FreeToken](https://trescout.com/es/discover/freetoken/)

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