在實際應用中，選擇和組合專家模型的有效性取決於多個因素，包括任務需求、模型性能、計算資源和專家模型的特性。首先，應根據具體的應用場景來確定所需的專家模型。例如，若應用於數學問題解決，則應選擇在數學領域表現優異的專家模型，如MetaMath或其他專門針對數學訓練的模型。其次，考慮到模型的性能，應評估每個專家模型在相關任務上的表現，選擇那些在特定領域中經過微調且表現良好的模型。此外，計算資源的限制也需考慮，因為某些專家模型可能需要更多的計算資源來進行推理。最後，利用混合專家模型的靈活性，可以根據需求快速調整專家組合，這樣可以在不增加額外訓練成本的情況下，實現最佳的性能。