9 月 1 日消息，美團今日正式發(fā)布 LongCat-Flash-Chat，并同步開源。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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LongCat-Flash 采用創(chuàng)新性混合專家模型（Mixture-of-Experts，MoE）架構(gòu)，總參數(shù) 560B，激活參數(shù) 18.6B~31.3B（平均 27B），實現(xiàn)了計算效率與性能的雙重優(yōu)化。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

LongCat-Flash 模型在架構(gòu)層面引入“零計算專家（Zero-Computation Experts）”機制，總參數(shù)量 560B，每個 token 依據(jù)上下文需求僅激活 18.6B~31.3 B 參數(shù)，實現(xiàn)算力按需分配和高效利用。為控制總算力消耗，訓(xùn)練過程采用 PID 控制器實時微調(diào)專家偏置，將單 token 平均激活量穩(wěn)定在約 27B。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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此外，LongCat-Flash 在層間鋪設(shè)跨層通道，使 MoE 的通信和計算能很大程度上并行，提高了訓(xùn)練和推理效率。配合定制化的底層優(yōu)化，LongCat-Flash 在 30 天內(nèi)完成訓(xùn)練，并在 H800 上實現(xiàn)單用戶 100+ tokens / s 的推理速度。LongCat-Flash 還對常用大模型組件和訓(xùn)練方式進行了改進，使用了超參遷移和模型層疊加的方式進行訓(xùn)練，并結(jié)合了多項策略保證訓(xùn)練穩(wěn)定性。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

針對智能體（Agentic）能力，LongCat-Flash 自建了 Agentic 評測集指導(dǎo)數(shù)據(jù)策略，并在訓(xùn)練全流程進行了全面的優(yōu)化，包括使用多智能體方法生成多樣化高質(zhì)量的軌跡數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)了更好的智能體能力。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

通過算法和工程層面的聯(lián)合設(shè)計，LongCat-Flash 在理論上的成本和速度都大幅領(lǐng)先行業(yè)同等規(guī)模、甚至規(guī)模更小的模型；通過系統(tǒng)優(yōu)化，LongCat-Flash 在 H800 上達成了 100 tokens / s 的生成速度，在保持極致生成速度的同時，輸出成本低至 5 元 / 百萬 token。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

根據(jù)多項基準測試綜合評估，作為一款非思考型基礎(chǔ)模型，LongCat-Flash-Chat 在僅激活少量參數(shù)的前提下，性能比肩當下領(lǐng)先的主流模型，尤其在智能體任務(wù)中具備突出優(yōu)勢。并且，因為面向推理效率的設(shè)計和創(chuàng)新，LongCat-Flash-Chat 具有明顯更快的推理速度，更適合于耗時較長的復(fù)雜智能體應(yīng)用。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在通用領(lǐng)域知識方面，LongCat-Flash 在 ArenaHard-V2 基準測試中取得 86.50 的成績，位列所有評估模型中的第二名。在基礎(chǔ)基準測試中，MMLU（多任務(wù)語言理解基準）得分為 89.71，CEval（中文通用能力評估基準）得分為 90.44。這些成績可與目前國內(nèi)領(lǐng)先的模型比肩，且其參數(shù)規(guī)模少于 DeepSeek-V3.1、Kimi-K2 等產(chǎn)品。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在智能體（Agentic）工具使用方面，LongCat-Flash 展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢：即便與參數(shù)規(guī)模更大的模型相比，其在 τ2-Bench（智能體工具使用基準）中的表現(xiàn)仍超越其他模型；在高復(fù)雜度場景下，該模型在 VitaBench（復(fù)雜場景智能體基準）中以 24.30 的得分位列第一。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在編程方面，LongCat-Flash 在 TerminalBench（終端命令行任務(wù)基準）中，以 39.51 的得分位列第二；在 SWE-Bench-Verified（軟件工程師能力驗證基準）中得分為 60.4。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在指令遵循方面，LongCat-Flash 在 IFEval（指令遵循評估基準）中以 89.65 的得分位列第一；此外，在 COLLIE（中文指令遵循基準）和 Meeseeks-zh（中文多場景指令基準）中也斬獲最佳成績，分別為 57.10 和 43.03，凸顯其在中英文兩類不同語言、不同高難度指令集上的駕馭能力。3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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目前，LongCat-Flash-Chat 在 Github、Hugging Face 平臺同步開源。附開源地址：3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Github：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

體驗官網(wǎng)：https://longcat.ai/3gT28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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