Wer große MoE-Modelle wie Qwen oder ähnliche (95 % Speicher durch Experten-MLPs) für Inferenz komprimieren will, bekommt mit HOPE eine trainingsfreie Methode, die bei aggressivem Pruning (≥50 %) spürbar besser abschneidet als bisherige First-Order-Ansätze — und sich mit Quantisierung kombinieren lässt.