大廠元宇宙，又菜又愛玩
撰文 | 吳先之 編輯 | 王 潘當下所有大廠推出的元宇宙產品，所能帶來的沉浸式體驗并不多，好在國內外科技巨頭在bug方面都處在同一水平線。以Meta為例，由于VR頭顯設
9 月 1 日消息，美團今日正式發布 LongCat-Flash-Chat，并同步開源。
LongCat-Flash 采用創新性混合專家模型（Mixture-of-Experts，MoE）架構，總參數 560B，激活參數 18.6B~31.3B（平均 27B），實現了計算效率與性能的雙重優化。
LongCat-Flash 模型在架構層面引入“零計算專家（Zero-Computation Experts）”機制，總參數量 560B，每個 token 依據上下文需求僅激活 18.6B~31.3 B 參數，實現算力按需分配和高效利用。為控制總算力消耗，訓練過程采用 PID 控制器實時微調專家偏置，將單 token 平均激活量穩定在約 27B。
此外，LongCat-Flash 在層間鋪設跨層通道，使 MoE 的通信和計算能很大程度上并行，提高了訓練和推理效率。配合定制化的底層優化，LongCat-Flash 在 30 天內完成訓練，并在 H800 上實現單用戶 100+ tokens / s 的推理速度。LongCat-Flash 還對常用大模型組件和訓練方式進行了改進，使用了超參遷移和模型層疊加的方式進行訓練，并結合了多項策略保證訓練穩定性。
針對智能體（Agentic）能力，LongCat-Flash 自建了 Agentic 評測集指導數據策略，并在訓練全流程進行了全面的優化，包括使用多智能體方法生成多樣化高質量的軌跡數據等，實現了更好的智能體能力。
通過算法和工程層面的聯合設計，LongCat-Flash 在理論上的成本和速度都大幅領先行業同等規模、甚至規模更小的模型；通過系統優化，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。
根據多項基準測試綜合評估，作為一款非思考型基礎模型，LongCat-Flash-Chat 在僅激活少量參數的前提下，性能比肩當下領先的主流模型，尤其在智能體任務中具備突出優勢。并且，因為面向推理效率的設計和創新，LongCat-Flash-Chat 具有明顯更快的推理速度，更適合于耗時較長的復雜智能體應用。
在通用領域知識方面，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。在基礎基準測試中，MMLU（多任務語言理解基準）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領先的模型比肩，且其參數規模少于 DeepSeek-V3.1、Kimi-K2 等產品。
在智能體（Agentic）工具使用方面，LongCat-Flash 展現出明顯優勢：即便與參數規模更大的模型相比，其在 τ2-Bench（智能體工具使用基準）中的表現仍超越其他模型；在高復雜度場景下，該模型在 VitaBench（復雜場景智能體基準）中以 24.30 的得分位列第一。
在編程方面，LongCat-Flash 在 TerminalBench（終端命令行任務基準）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。
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。
目前，LongCat-Flash-Chat 在 Github、Hugging Face 平臺同步開源。附開源地址：
Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat
Github：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat
體驗官網：https://longcat.ai/
本文鏈接：http://www.rrqrq.com/showinfo-45-27231-0.html美團發布并開源 LongCat-Flash-Chat 大模型：總參數 560B，AI 智能體任務表現突出
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