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随着互联网技术的飞速发展，直播行业在我国迅速崛起，成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，对于许多热衷于观看境外直播的用户来说，由于地域限制，他们往往无法享受到全球各地的精彩内容。为了满足这一需求，境外直播APP应运而生，为用户打开了通往世界各地的窗口。 境外直播APP，顾名思义，是指那些允许用户观看境外直播内容的手机应用程序。这些APP涵盖了各个国家和地区，包括但不限于美国、英国、日本、韩国、泰国等，几乎涵盖了全球各地的热门直播内容。通过这些APP，用户可以随时随地了解世界各地的风土人情、文化习俗，甚至参与到一些国际性的直播活动中。 首先，境外直播APP打破了地域限制，让用户能够轻松观看全球各地的直播内容。在过去，由于网络和技术的限制，用户只能接触到国内的直播内容。而现在，只需下载一个境外直播APP，就可以轻松浏览到世界各地的直播节目。这不仅丰富了用户的生活，也为我国直播行业带来了新的发展机遇。 其次，境外直播APP为用户提供了多元化的直播内容。在这些APP中，用户可以找到各种类型的直播节目，如体育赛事、娱乐节目、新闻资讯、旅游探险等。这些内容不仅满足了用户的不同需求，还让用户在观看直播的同时，能够增长见识、拓宽视野。 此外，境外直播APP还具备以下特点： 1. 界面简洁：大多数境外直播APP界面设计简洁，操作方便，用户可以快速找到自己感兴趣的直播内容。 2. 多语言支持：为了方便不同国家的用户使用，许多境外直播APP提供了多语言支持，用户可以根据自己的需求选择合适的语言。 3. 实时互动：部分境外直播APP支持实时互动功能，用户可以在观看直播的同时，与主播或其他观众进行交流，增加了观看体验。 4. 高清画质：随着网络技术的提升，境外直播APP的画质也越来越高清，用户可以享受到更加优质的观看体验。 然而，在使用境外直播APP的过程中，用户也需要注意以下几点： 1. 遵守法律法规：在使用境外直播APP时，用户应遵守我国相关法律法规，不得传播违法违规内容。 2. 注意个人隐私：在使用境外直播APP时，用户要保护好自己的个人信息，避免泄露。 3. 合理安排时间：观看直播节目要适度，合理安排时间，以免影响正常生活和工作。 总之，境外直播APP为用户提供了丰富的直播内容，打破了地域限制，让全球各地的精彩瞬间得以共享。在享受这些便利的同时，用户也要注意遵守法律法规，保护个人信息，合理安排时间。相信在不久的将来，境外直播APP将为我国直播行业带来更多的发展机遇。

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。