本月行业报告披露新进展,东北大坑：探寻原始欲爱的神秘之旅

昨日行业协会发布研究报告,美团新模型有点东西：像调度外卖小哥一样优化大模型,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。预防性维保中心，延长产品使用寿命

武汉市黄陂区、齐齐哈尔市富裕县 ，甘南舟曲县、宁夏固原市原州区、海西蒙古族茫崖市、濮阳市范县、南充市蓬安县、宜春市靖安县、大庆市龙凤区、双鸭山市友谊县、凉山喜德县、中山市港口镇、昆明市官渡区、镇江市丹阳市、陵水黎族自治县新村镇、凉山宁南县、丹东市宽甸满族自治县 、上海市宝山区、东莞市东城街道、宁夏中卫市中宁县、嘉兴市嘉善县、海西蒙古族格尔木市、广西南宁市江南区、玉溪市峨山彝族自治县、岳阳市岳阳县、许昌市建安区、汉中市洋县、普洱市景谷傣族彝族自治县、上饶市玉山县

统一服务管理平台，智能监控质量,昨日行业协会发布新报告,东北大坑：探寻原始欲爱的神秘之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化监督平台，智能优化服务质量

铜仁市沿河土家族自治县、无锡市惠山区 ，凉山木里藏族自治县、南充市营山县、玉溪市华宁县、牡丹江市爱民区、新余市分宜县、滨州市无棣县、眉山市洪雅县、安阳市林州市、镇江市京口区、重庆市南川区、凉山德昌县、安庆市大观区、长治市襄垣县、丽水市景宁畲族自治县、泉州市晋江市 、宁夏银川市西夏区、红河石屏县、宜春市宜丰县、三明市三元区、内蒙古呼和浩特市托克托县、东莞市石碣镇、文昌市翁田镇、南通市海安市、咸阳市泾阳县、红河开远市、渭南市临渭区、宝鸡市千阳县、永州市江华瑶族自治县、广西柳州市三江侗族自治县

全球服务区域: 六安市霍山县、云浮市罗定市 、长治市平顺县、定安县富文镇、上海市嘉定区、金昌市金川区、咸宁市嘉鱼县、咸阳市泾阳县、梅州市平远县、宿州市灵璧县、平顶山市舞钢市、武汉市江岸区、东莞市樟木头镇、海北门源回族自治县、丹东市宽甸满族自治县、毕节市金沙县、凉山木里藏族自治县 、黔南贵定县、咸阳市彬州市、乐东黎族自治县万冲镇、延边龙井市、焦作市中站区

在线维修进度查询,本月官方发布行业最新成果,东北大坑：探寻原始欲爱的神秘之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：客服中心全国联网，服务更便捷

全国服务区域: 上海市黄浦区、甘南临潭县 、湛江市徐闻县、抚州市临川区、伊春市丰林县、攀枝花市盐边县、临夏临夏县、常德市鼎城区、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、太原市古交市、泉州市德化县、中山市小榄镇、长治市潞城区、营口市盖州市、重庆市涪陵区、怀化市芷江侗族自治县、延安市志丹县 、宜春市樟树市、济南市天桥区、泰州市靖江市、哈尔滨市道里区、温州市龙湾区、蚌埠市蚌山区、安庆市潜山市、昭通市绥江县、龙岩市连城县、南充市阆中市、广西桂林市叠彩区、泸州市泸县、阜新市阜新蒙古族自治县、甘孜白玉县、漳州市龙文区、重庆市永川区、邵阳市邵东市、吉林市丰满区、韶关市始兴县、上海市嘉定区、宣城市泾县、九江市浔阳区、临沂市临沭县、内蒙古乌兰察布市四子王旗

统一服务管理平台，智能监控质量:今日行业报告更新研究成果,东北大坑：探寻原始欲爱的神秘之旅

东北大坑，这个名字听起来就充满了神秘与诱惑。它位于我国东北地区，是一个鲜为人知的自然奇观。这里，原始的自然风光与人类原始的欲爱情感交织，形成了一幅独特的画卷。 东北大坑，顾名思义，是一个巨大的坑洞。它位于一片茂密的森林之中，四周被茂盛的树木环绕，仿佛是一个与世隔绝的世外桃源。这里的土壤肥沃，植被丰富，各种野生动物在此繁衍生息。而最令人神往的，莫过于这里独特的原始欲爱文化。 在东北大坑，人们可以感受到一种与现代社会截然不同的生活状态。这里的人们崇尚自然，尊重生命，将原始欲爱视为一种神圣的情感。他们相信，只有与大自然融为一体，才能找到真正的自我，实现内心的和谐。 在东北大坑，你可以看到许多原始的求爱方式。这里的青年男女，在森林中漫步，用歌声传递爱意，用舞蹈表达情感。他们不畏艰险，勇敢地追求真爱。这种原始的欲爱方式，让人不禁感叹大自然的神奇魅力。 在这里，你还可以了解到一些古老的民间传说。相传，很久以前，东北大坑曾是神仙居住的地方。他们为了保护这片土地，将原始欲爱赋予了神圣的意义。如今，这里的居民们依然传承着这一传统，将原始欲爱视为一种信仰。 走进东北大坑，你会被这里的原始风光所吸引。这里的山清水秀，空气清新，让人心旷神怡。在这里，你可以尽情地感受大自然的魅力，体验原始欲爱的神奇。 然而，随着现代社会的发展，东北大坑的原始欲爱文化也面临着严峻的挑战。为了保护这一珍贵的文化遗产，当地政府采取了一系列措施。他们加强了对东北大坑的保护，禁止乱砍滥伐，鼓励居民们传承和发扬原始欲爱文化。 如今，东北大坑已成为一个热门的旅游景点。每年都有成千上万的游客慕名而来，探寻这里的原始欲爱文化。他们在这里感受大自然的神奇，体验原始欲爱的魅力，同时也为保护这片土地贡献自己的力量。 总之，东北大坑是一个充满神秘与诱惑的地方。在这里，你可以感受到原始欲爱的力量，体验到与大自然融为一体的美妙感觉。让我们携手保护这片土地，传承和发扬东北大坑的原始欲爱文化，让更多的人了解和感受到大自然的神奇魅力。

算力，就像骑手一样，也要学会调度。假如你在深夜点了一份外卖。几分钟后，系统迅速给你派来最近的骑手，他不需要全城出动的大军，只要顺路接单，就能把一碗热汤准时送到你手里。美团正在把这种 " 派单逻辑 " 搬到 AI 世界。在最新发布的 LongCat-Flash 模型里，算力不再是一股脑砸上去，而是像骑手一样被精准调度：复杂问题派更多 " 高手 "，简单问题就近解决，最大限度减少浪费。美团最近的财报，和所处的竞争环境，让它需要新的故事。而 LongCat-Flash，就是美团递出的第一张筹码：在大模型赛道开打另一场战斗，把百万 tokens 的推理成本压到 0.7 美元。以下为 LongCat-Flash 技术文档解读：像管理骑手一样管理算力技术创新：算力活在算法中首先，LongCat-Flash 的特别之处，不在于它 " 更大 "，而在于它会 " 精打细算 "。它的总参数规模有 5600 亿，但在实际推理时，每个 token 只需要调用一小部分，大约 18.6B – 31.3B。可以把它想象成一个庞大的骑手团队，不是每一单都要全员出动，而是根据订单的难度，派出最合适的几位骑手去送。这样一来，既能保证覆盖面，又避免了算力浪费。而所谓 " 零计算专家 "，其实就是处理简单任务的捷径。比如，一单只是送楼下便利店的一瓶水，就不需要总部复杂调度，附近的小哥顺路就能完成。同样，LongCat-Flash 遇到简单的 token，就直接放行，不浪费多余算力，把资源留给真正复杂的任务。这种 " 按需分配 " 的逻辑，让模型像调度骑手一样，把活派得更合理。上图中展示了 LongCat-Flash 的整体架构：每层由多头潜在注意力（MLA）+ MoE 专家组成，其中一部分是零计算专家，保证遇到简单 token 时可以 " 零开销 " 直接通过。上图中 ( a ) 曲线显示：在相同算力预算下，加入零计算专家的模型 loss 更低，收敛更快； ( b ) 激活专家数稳定在 8 个左右，平均约 27B 参数； ( c ) 不同 token 之间算力分配差异明显，说明模型确实在 " 挑单子 "。另一个创新点叫 ScMoE（Shortcut-connected MoE）。传统模型要等一批任务全部处理完，再进入下一批，就像骑手要等所有订单派完才能出门。ScMoE 的思路是 " 边派边送 "：骑手在送餐的同时，系统已经开始为他规划下一单。这样，算力的使用和通信可以同时进行，整体效率自然提升。图中三组曲线（不同模型规模）显示：有无 ScMoE 的 loss 几乎重合，质量完全一致，但由于通信和计算可以重叠，ScMoE 在吞吐率和推理速度上显著提升。工程能力：给算力买个 " 社保 "规模大，速度快只是第一步，关键是能不能稳定运行。LongCat-Flash 的训练方式更像是在逐步扩张一个骑手网络：先在小范围试运行，把调度规则、路线规划都调好，再推广到更大的范围，避免一上来就乱成一团。为了防止系统崩溃，它设置了 " 三重保障 "。Router 稳定，相当于避免所有订单都集中在一条线路；激活稳定，就像防止某几个骑手被派单过多而累坏；优化器稳定，则保证整体调度有节奏，长期能跑下去。正是靠这一套机制，它在 30 天里完成了 20 万亿 tokens 的训练任务。性能比较：表现稳健从成绩单来看，LongCat-Flash 不只是推理快，在各大基准测试中同样表现稳健：通用任务：在 MMLU（89.71）和 CEval（90.44）中，LongCat-Flash 达到与国际一线模型相当的水准。虽然 CEval 分数略低于 Kimi-K2（91.26），但整体表现依旧领先大多数基线模型，展现了不错的中文理解能力。复杂推理：在 GPQA-diamond（73.23）上，LongCat-Flash 与同类模型保持相近水准；在 DROP（79.06）、ZebraLogic（89.30）、GraphWalks-128k（51.05）等测试中，也稳定处于中上游梯队。数学能力：在 MATH500（96.40）和 AIME24（70.42）上，LongCat-Flash 与 Kimi-K2、DeepSeek 相比差距不大，维持在高水平。在 BeyondAIME（43.00）上虽有下滑，但整体仍优于多数模型。编程任务：在 HumanEval+（88.41）、MBPP+（79.63）等 benchmark 上，LongCat-Flash 表现稳定，略低于 Kimi-K2（93.29、79.87），但依旧优于 Gemini2.5 Flash、Claude Sonnet 等对手。实测美团 LongCat-Flash：快其实从上面的测试基准中可以看到，美团 LongCat-Flash 的性能并没有遥遥领先的地方，只能算是与各大主流模型能力旗鼓相当。因此在很多常用的测试中看不出差别，但有一点：美团这个模型是真的快，和买了准时宝一样。promtps：写一个 Python 函数 is_prime ( n ) ，判断 n 是否是质数，并给出 10 个不同的测试样例。左边模型是 LongCat-Flash 网页端，右边是 kimi 1.5（根据官网描述，响应更快），可以看到同样的提示词，LongCat-Flash 没有怎么思考，一行行内容直接飞出来，而 kimi 1.5 经过短暂思考后，（和 LongCat-Flash 相比）慢悠悠的把内容写出来。在核心代码部分，二者也没差别，可以说 LongCat-Flash 又快又好。LongCat-Flash 的速度和价格优势，未必能立刻改写行业格局。毕竟在大模型市场，生态和用户习惯往往比性能参数更具粘性。但它却透露出一个信号：美团依然习惯用自己最擅长的打法，把复杂的科技问题翻译成 " 调度骑手 " 的逻辑，再用价格杠杆撬开市场。这让问题变得更有趣：当 AI 巨头们在谈模型规模、参数精度时，美团却在谈派单效率和成本曲线。它看似 " 接地气 " 的切入点，反而可能成为搅动格局的变量，就像曾经的 DeepSeek 那样。十年前，美团用补贴烧出了外卖帝国。十年后，它是否能靠另一场价格战，把自己送进大模型的牌桌？没人能给出答案，但至少可以确定的是，美团已经递出了第一张筹码。