在 AI 的喧嚣战场中，模型的 “军备竞赛” 正酣，巨头们纷纷挥舞着参数规模与算力的大旗，试图在这场角逐中占得先机。而美团，这位在生活服务领域深耕多年的 “老将”，却带着一股别样的气息，悄然踏入大模型的战局，以一种令人意想不到的方式 —— 借鉴外卖订单调度的智慧，为大模型的算力运用带来全新思路，其最新推出的 LongCat – Flash 模型，犹如一颗投入湖面的石子，激起层层涟漪。
想象一下，在城市的夜晚，你饥肠辘辘，点下一份外卖。瞬间，系统便精准调度，从众多骑手中筛选出最合适的一位，让他顺路接单，高效地将美食送到你手中。美团正将这种在生活服务中打磨得炉火纯青的 “派单逻辑”，巧妙移植到 AI 世界。在 LongCat – Flash 模型里，算力不再是毫无章法地堆砌，而是如同训练有素的骑手，被精准调配：复杂问题匹配更多 “高手”，简单任务则由 “近程骑手” 迅速解决，力求每一份算力都得到最合理的利用，杜绝丝毫浪费。
从技术革新的角度来看，LongCat – Flash 的独特之处并非在于其拥有多么庞大的参数总量（尽管其总参数规模达 5600 亿），而是它具备 “精打细算” 的算力分配能力。在实际推理过程中，每个 token 仅需调用一小部分参数，约 186 亿至 313 亿。这就好比一个庞大的骑手团队，送单时并非全员出动，而是依据订单的复杂程度，派遣最合适的人手，既确保服务覆盖全面，又避免资源的闲置与浪费。模型中的 “零计算专家” 模块，堪称应对简单任务的 “捷径”。当遇到简单 token 时，就如同外卖小哥顺路捎带一瓶楼下便利店的水，无需复杂调度，直接放行，将宝贵的算力资源留给真正棘手的任务，实现 “按需分配”，让模型的 “派单” 更加合理高效。
另一项关键创新 ——ScMoE（Shortcut – connected MoE），则进一步提升了算力的运用效率。传统模型处理任务如同骑手等待所有订单派完才出发送餐，而 ScMoE 却能让骑手在送餐途中，系统便同步规划下一单，实现算力使用与通信的并行操作，大大缩短任务处理周期，提升整体效率。在测试数据中，采用 ScMoE 的模型与未采用的相比，损失几乎相同，质量不受影响，但在吞吐率和推理速度上却有显著提升，充分彰显了这一技术的优势。
除了精妙的算法设计，美团在工程实现上也下足功夫，确保模型稳定运行。LongCat – Flash 的训练方式如同逐步拓展骑手网络：先在小范围内试点运行，完善调度规则与路线规划，再稳步推广至更大区域，避免因盲目扩张而导致系统混乱。为防止系统崩溃，模型设置了 “三重保障”：Router 稳定，防止订单过度集中在某条线路；激活稳定，避免个别骑手接单过载；优化器稳定，确保整体调度节奏合理，可持续运行。凭借这套稳健的机制，LongCat – Flash 在 30 天内顺利完成 20 万亿 tokens 的训练任务，展现出强大的工程实践能力。
从性能表现来看，LongCat – Flash 在各大基准测试中成绩斐然。在通用任务测试中，如 MMLU（89.71）和 CEval（90.44），其表现与国际一线模型相当，虽在 CEval 分数上略低于 Kimi – K2（91.26），但仍领先多数基线模型，展现出良好的中文理解能力。在复杂推理任务中，GPQA – diamond（73.23）测试结果与同类模型相近，在 DROP（79.06）、ZebraLogic（89.30）、GraphWalks – 128k（51.05）等测试中也稳定处于中上游水平。数学能力方面，在 MATH500（96.40）和 AIME24（70.42）测试中与 Kimi – K2、DeepSeek 差距不大，维持在较高水平，BeyondAIME（43.00）测试中虽有下滑，但仍优于多数模型。编程任务上，在 HumanEval +（88.41）、MBPP +（79.63）等 benchmark 测试中表现稳定，略逊于 Kimi – K2（93.29、79.87），但胜过 Gemini2.5 Flash、Claude Sonnet 等竞争对手。
实际体验中，LongCat – Flash 的速度优势尤为突出。当测试写一个 Python 函数判断数字是否为质数并给出测试样例时，与 kimi 1.5 相比，LongCat – Flash 网页端几乎不假思索，内容一行行飞速输出，而 kimi 1.5 则需短暂思考后才缓缓输出内容。在核心代码部分，二者质量相当，LongCat – Flash 却能做到又快又好。
美团推出 LongCat – Flash，无疑是在大模型市场投下一枚 “变量炸弹”。当众多 AI 巨头围绕模型规模、参数精度等传统维度激烈竞争时，美团另辟蹊径，凭借在生活服务领域积累的调度经验，将复杂的科技问题转化为 “调度骑手” 的逻辑，以算力调度优化与成本控制为切入点，试图在大模型市场中闯出一片新天地。尽管 LongCat – Flash 的速度与价格优势，短期内或许难以彻底改写行业格局，毕竟大模型市场中，生态与用户习惯的粘性根深蒂固，但它已然释放出一个强烈信号：美团正以自己最擅长的方式，试图搅动大模型市场的现有格局。回顾十年前，美团凭借补贴策略缔造外卖帝国；十年后的今天，它能否借助这场 “价格战” 与技术创新，成功跻身大模型核心玩家之列？答案尚未揭晓，但可以确定的是，美团已勇敢地递出第一张筹码，这场大模型战局，注定会因美团的加入而变得更加精彩。
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