美團(tuán)于9月1日正式發(fā)布并開(kāi)源其最新大語(yǔ)言模型 LongCat-Flash-Chat，該模型總參數(shù)量達(dá)到560B，采用混合專(zhuān)家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架構(gòu)，在提升性能的同時(shí)顯著優(yōu)化了計(jì)算效率，尤其在智能體任務(wù)方面表現(xiàn)突出，引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。
LongCat-Flash 的核心創(chuàng)新在于其 MoE 架構(gòu)中引入“零計(jì)算專(zhuān)家”機(jī)制。該機(jī)制通過(guò)上下文動(dòng)態(tài)激活參數(shù)，每個(gè) token 僅調(diào)用 18.6B 至 31.3B 參數(shù)，平均激活參數(shù)量控制在 27B，既降低了計(jì)算成本，也提高了響應(yīng)速度。訓(xùn)練過(guò)程中還采用 PID 控制器實(shí)時(shí)調(diào)整專(zhuān)家偏置，進(jìn)一步提升了資源利用效率。
在系統(tǒng)架構(gòu)層面，LongCat-Flash 通過(guò)跨層通道設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了通信與計(jì)算的高度并行，大幅提升訓(xùn)練和推理效率。據(jù)官方披露，該模型在 30 天內(nèi)完成訓(xùn)練，并在 H800 硬件上實(shí)現(xiàn)每秒生成超過(guò) 100 個(gè) token，推理成本低至每百萬(wàn) token 5 元，在效率與成本之間取得了良好平衡。
在多項(xiàng)權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試中，LongCat-Flash 展現(xiàn)出強(qiáng)勁性能。在通用知識(shí)評(píng)測(cè)方面，其于 ArenaHard-V2 中獲得 86.50 分，位列第二；在 MMLU 和 CEval 分別取得 89.71 和 90.44 的成績(jī)，媲美當(dāng)前國(guó)內(nèi)主流大模型，而參數(shù)量卻少于 DeepSeek-V3.1 和 Kimi-K2 等競(jìng)品。
值得關(guān)注的是，LongCat-Flash 在智能體相關(guān)任務(wù)中表現(xiàn)卓越。在 τ2-Bench 和 VitaBench 這類(lèi)高復(fù)雜度智能體評(píng)測(cè)中，其成績(jī)均領(lǐng)先于更大規(guī)模的模型，尤其在 VitaBench 中以 24.30 的得分位列第一，顯示出出色的工具調(diào)用與復(fù)雜場(chǎng)景處理能力。
此外，在編程能力方面，該模型在 TerminalBench 和 SWE-Bench-Verified 分別獲得 39.51 和 60.4 的分?jǐn)?shù)，顯示出較強(qiáng)的代碼理解和終端任務(wù)處理能力。在指令遵循任務(wù)中，LongCat-Flash 同樣表現(xiàn)優(yōu)異，于 IFEval 中獲得 89.65 的最高分，并在中英文多類(lèi)指令集測(cè)試中均取得最佳成績(jī)。
美團(tuán)方面表示，為提升智能體能力，團(tuán)隊(duì)自建了 Agentic 評(píng)測(cè)集，并采用多智能體方法生成高質(zhì)量軌跡數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)策略到訓(xùn)練流程均進(jìn)行了全面優(yōu)化。
目前，LongCat-Flash-Chat 已在 Hugging Face 和 GitHub 平臺(tái)開(kāi)源，相關(guān)模型權(quán)重、代碼及技術(shù)文檔均已公開(kāi)，可供研究者和開(kāi)發(fā)者下載使用。這一舉措有望推動(dòng)大模型技術(shù)在智能體應(yīng)用領(lǐng)域的進(jìn)一步創(chuàng)新與落地。
總體來(lái)看，LongCat-Flash 通過(guò)算法與工程的協(xié)同優(yōu)化，在有限激活參數(shù)下實(shí)現(xiàn)了與頂級(jí)模型媲美的性能，其高效率與低推理成本的特點(diǎn)，尤其適合長(zhǎng)時(shí)間、高復(fù)雜度的智能體應(yīng)用場(chǎng)景。美團(tuán)的這一次發(fā)布，也為國(guó)內(nèi)大模型技術(shù)路徑的多樣化提供了新的思路。
（注：本文在資料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰寫(xiě)階段使用了 AI 工具，最終內(nèi)容經(jīng)人類(lèi)編輯核實(shí)事實(shí)、調(diào)整邏輯、優(yōu)化表達(dá)后完成。）
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