简介

美团开源5600亿参数LongCat-Flash大模型，采用革命性"零计算"专家机制，动态激活仅18.6B-31.3B参数，性能直逼DeepSeek V3.1。推理速度超100 TPS，成本仅0.7美元/百万token，在Agent工具使用等任务中表现优异。MIT协议开源，开发者可自由使用，是学习大模型架构优化的绝佳案例。

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刚刚，美团正式开源了他们的龙猫大模型LongCat-Flash-Chat——一个拥有5600亿参数的混合专家（MoE）模型，性能直逼DeepSeek V3.1和Qwen-3-235B-2507！

LongCat-Flash在四大核心领域的基准测试表现，绿色柱状图显示其在Agent工具使用等关键任务中的领先优势

最关键的创新——一个叫做"零计算"专家机制的黑科技，重新定义了AI算力效率。

Can you imagine？一个模型有560B参数，但每次推理只需要激活平均27B参数，推理速度超过100 TPS，成本仅0.7美元/百万token。这不是魔法，这是工程的艺术，是新的技术平权！

🔬 技术架构深度解析：重新定义MoE效率

LongCat-Flash采用创新的ScMoE架构，每层集成512个FFN专家和256个零计算专家

一、核心参数与技术规格

让我们先来看看这个"庞然大物"的真实身材：

• 总参数量：5600亿（560B）

• 上下文长度：128K tokens

• 开源协议：MIT License

模型架构规格（基于官方技术报告）：

模型层数：28层（不包括MTP层）

隐藏维度：6144维隐藏状态

注意力头数：64个头，每头维度128

专家配置：每层512个FFN专家 + 256个零计算专家

动态激活：每token激活12个专家，平均27B参数（18.6B~31.3B范围）

推理性能：100+ TPS，成本仅0.7美元/百万输出token

二、三大核心创新突破

1. “零计算"专家机制：AI界的"聪明懒人”

MLA注意力机制优化：

• KV压缩维度：512
• Query压缩维度：1536
• FFN中间维度：密集路径12288，每个专家2048

这些数字背后的含义？传统的大模型就像一个工厂，每次生产都要"全员上岗"，所有参数都要参与计算。而LongCat-Flash就像一个聪明的调度员，根据任务难度动态分配"员工"，简单任务派少数人，复杂任务才调动更多资源。

LongCat-Flash最具革命性的创新，就是这个"零计算"专家机制（Zero-computation Experts）。

模型可以智能判断输入内容的重要性。当遇到常见词汇、标点符号这些"简单任务"时，会分配给一个特殊的"零计算"专家——这个专家不进行任何复杂运算，直接返回输入，极大节省算力。

就像医院的智能分诊系统：发烧感冒挂普通门诊，疑难杂症才找专家。这种设计让模型在处理每个词元时，仅需动态激活186亿至313亿参数，实现了性能与效率的完美平衡。

2. ScMoE架构：高速公路的"快速通道"

在大规模MoE模型中，不同"专家"模块间的通信延迟往往是性能瓶颈。LongCat引入了快捷连接混合专家模型（Shortcut-connected MoE, ScMoE）。

这就像在高速公路上增加了快速通道，有效扩大了计算和通信的重叠窗口，让模型响应更快，吞吐量更高。

3. Agent优化训练：为"智能代理"而生

LongCat-Flash经历了精心设计的多阶段训练流程：大规模预训练→针对性提升推理和代码能力→专注对话和工具使用的后训练。

这种设计使其在执行需要调用工具、与环境交互的复杂Agent任务时表现出色，这也是它与其他模型的关键差异化优势。

三、 性能基准测试：与顶级模型正面PK

01. 官方评估结果

在各项权威基准测试中，LongCat-Flash展现出了非常强劲且极具竞争力的性能。以下是来自GitHub官方仓库的完整对比数据：

测试领域	具体基准	DeepSeek V3.1	Claude4 Sonnet	LongCat-Flash
通用能力	MMLU	90.96	91.75	89.71
ArenaHard-V2	84.10	62.10	86.50
指令遵循	IFEval	86.69	88.35	89.65
COLLIE	43.80	51.22	57.10
数学推理	MATH500	96.08	93.80	96.40
AIME25	49.27	37.00	61.25
代码能力	LiveCodeBench	56.40	45.59	48.02
Humaneval+	92.68	94.51	88.41
Agent工具	τ²-Bench(telecom)	38.50	46.20	73.68
VitaBench	20.30	23.00	24.30

关键亮点分析：

• COLLIE测试中57.10的高分，在所有参与对比的模型中排名第一！这强有力地证明了它在执行复杂"智能代理"任务方面的卓越能力
• τ²-Bench电信场景73.68分，几乎是第二名的1.6倍，展现了在特定领域Agent任务中的统治级表现
• IFEval指令遵循89.65分，超越了包括GPT-4.1和Claude4在内的所有对比模型

虽然在传统的MMLU测试中略逊于DeepSeek V3.1，但LongCat-Flash在Agent相关任务中的表现堪称惊艳——这正是未来AI应用的关键场景。

02. 效率与成本：又快又便宜的杀手锏

更令人震撼的是LongCat-Flash的效率表现：

• 推理吞吐量比Llama 3.3-70B提升5倍
• 每处理一百万输出词元成本仅0.7美元
• 推理速度超过100 TPS

要知道，当前主流云服务的大模型调用成本通常在2-10美元/百万token。LongCat-Flash的成本优势，让企业级应用成为可能。

四、"零计算"机制深度剖析：重构AI计算范式

让我们深入了解这个革命性的设计。当模型处理文本时，会遇到大量的"简单token"——比如"的"、“了”、标点符号等。

传统模型对这些token也要进行完整的神经网络计算，就像用手术刀切菜一样过度精细。而LongCat的"零计算"专家就像智能分诊系统：

零计算专家机制的效果对比：黄色线显示采用零计算专家的模型训练损失下降更快

这种设计的前瞻性在于，它不是简单的"偷懒"，而是基于对语言本身规律的深刻理解。在实际应用中，大量的计算资源被"浪费"在处理这些简单token上，零计算机制让模型把算力用在真正需要的地方。

ScMoE架构的通信革命

🔧 技术实现细节（基于技术报告）：

零计算专家采用PID控制器机制进行专家偏置调整，确保激活专家数量的动态平衡：

• 平均激活专家数：约8个FFN专家（对应27B参数）
• 激活标准差：约3，表明不同token间计算资源分配差异显著
• 控制策略：通过专家偏置动态调整，维持期望的专家选择比例

大规模MoE模型的通信瓶颈一直是业界难题。LongCat通过ScMoE架构，将计算和通信巧妙重叠，就像多车道高速公路允许不同速度的车辆并行行驶，大大提升了整体效率。

这种工程优化看似不起眼，但对实际部署的影响巨大——它让LongCat能够在数万个加速器的大规模集群上稳定训练，并在推理时保持高吞吐量。

五、行业意义：美团AI布局的战略深意

这并非心血来潮。美团正将积累的外卖、到店等核心业务数字化能力，通过LongCat大模型、数据接口、开发工具等形式对外输出，构建"AI工具即服务"的新商业模式。

早在今年6月，美团就推出了基于LongCat的NoCode编程工具，让零基础用户通过对话就能开发应用。内部数据显示，美团研发团队已有50%的代码是AI生成的，效率提升令人惊叹。

面对阿里、字节等大厂在AI领域的激烈竞争，美团选择了一条"全民友好+场景深耕"的差异化路线。凭借在本地生活场景的深厚积累，LongCat有望在垂直领域应用中脱颖而出。

六、 开源生态：MIT协议释放全球创新力

LongCat-Flash采用MIT许可协议，这是对开发者最友好的开源协议之一，允许商业使用、修改和再分发。

模型已同步发布在GitHub和Hugging Face平台，全球研究者和开发者都能自由使用。更贴心的是，官网longcat.ai还提供在线体验，让用户无需部署就能直接测试模型能力。

对比其他开源模型的许可协议限制，LongCat-Flash的开放程度可谓业界良心。这种策略不仅展示了美团的技术实力，更是在抢占AI生态建设的制高点。

预计开源后，LongCat将快速形成开发者社区，在Agent应用、代码生成、多模态交互等领域催生大量创新应用。

七、 未来展望：龙猫能否撬动AI新格局？

LongCat-Flash的发布，为中国大模型技术树立了新标杆。效率优化正在成为行业新趋势——不再单纯追求参数规模，而是追求更聪明的计算方式。

随着Agent应用场景的爆发，LongCat在工具调用、环境交互方面的优势将更加凸显。开源vs闭源的竞争也将更加激烈——技术民主化与商业化之间的平衡，考验着每一家AI公司的智慧。

这只"龙猫"能否在AI江湖中占据一席之地？时间会给出答案。但可以确定的是，更高效、更开放的AI时代正在加速到来。

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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

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