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【TechWeb】9月1日消息，美團(tuán)今日正式發(fā)布和開源了一款大模型——LongCat-Flash-Chat，并同步開源。

據(jù)介紹，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) 560 B，激活參數(shù) 18.6B~31.3B（平均 27B），實(shí)現(xiàn)了計(jì)算效率與性能的雙重優(yōu)化。

根據(jù)多項(xiàng)基準(zhǔn)測試綜合評(píng)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(dāng)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(shì)。并且，因?yàn)槊嫦蛲评硇实脑O(shè)計(jì)和創(chuàng)新，LongCat-Flash-Chat 具有明顯更快的推理速度，更適合于耗時(shí)較長的復(fù)雜智能體應(yīng)用。

在通用領(lǐng)域知識(shí)方面，LongCat-Flash在 ArenaHard-V2 基準(zhǔn)測試中取得 86.50 的優(yōu)異成績，位列所有評(píng)估模型中的第二名，超過DeepSeek-V3.1。

在部分benchmark上，比如Agent工具調(diào)用、指令遵循的表現(xiàn)超過DeepSeek-V3.1、Qwen3 MoE-2507，甚至比閉源的Claude4 Sonnet還要好。

編程能力方面，在 TerminalBench（終端命令行任務(wù)基準(zhǔn)）中，以 39.51 的得分位列第二，僅低于公認(rèn)的“編程之王”Claude4 Sonnet（40.7分）。

美團(tuán)介紹，LongCat-Flash 模型在架構(gòu)層面引入“零計(jì)算專家（Zero-Computation Experts）”機(jī)制，總參數(shù)量 560 B，每個(gè)token 依據(jù)上下文需求僅激活 18.6B~31.3 B 參數(shù)，實(shí)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(shí)時(shí)微調(diào)專家偏置，將單 token 平均激活量穩(wěn)定在約 27 B。

此外，LongCat-Flash 在層間鋪設(shè)跨層通道，使 MoE 的通信和計(jì)算能很大程度上并行，極大提高了訓(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)完成高效訓(xùn)練，并在 H800 上實(shí)現(xiàn)單用戶 100+ tokens/s 的推理速度。LongCat-Flash 還對(duì)常用大模型組件和訓(xùn)練方式進(jìn)行了改進(jìn)，使用了超參遷移和模型層疊加的方式進(jìn)行訓(xùn)練，并結(jié)合了多項(xiàng)策略保證訓(xùn)練穩(wěn)定性，使得訓(xùn)練全程高效且順利。

針對(duì)智能體（Agentic）能力，LongCat-Flash 自建了Agentic評(píng)測集指導(dǎo)數(shù)據(jù)策略，并在訓(xùn)練全流程進(jìn)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(shí)現(xiàn)了優(yōu)異的智能體能力。

通過算法和工程層面的聯(lián)合設(shè)計(jì)，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(dá)成了 100 tokens/s 的生成速度，在保持極致生成速度的同時(shí)，輸出成本低至 5元/百萬 token。

目前LongCat-Flash-Chat已在 Github、Hugging Face 平臺(tái)同步開源，同時(shí)也可以訪問官網(wǎng) https://longcat.ai/，與 LongCat-Flash-Chat 開啟對(duì)話。（果青）