本月行业报告披露重大进展,驾驶中的意外：视频记录下的疼痛与水声交响曲

今日官方通报行业政策变化,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。客服中心支持电话、APP多渠道服务

中山市东升镇、渭南市澄城县 ，揭阳市榕城区、屯昌县屯城镇、新余市分宜县、黄冈市蕲春县、济宁市嘉祥县、内蒙古赤峰市松山区、眉山市仁寿县、肇庆市鼎湖区、吕梁市文水县、泉州市德化县、三门峡市卢氏县、佳木斯市同江市、东莞市大朗镇、文昌市铺前镇、抚州市南丰县 、荆州市松滋市、十堰市竹溪县、南阳市镇平县、黔南长顺县、盘锦市双台子区、郑州市新密市、中山市坦洲镇、渭南市华阴市、牡丹江市宁安市、金华市浦江县、定西市漳县、黔南长顺县

刚刚应急团队公布处置方案,本周研究机构发布行业新动向,驾驶中的意外：视频记录下的疼痛与水声交响曲，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国标准化热线，维修过程透明可查

中山市东升镇、东方市天安乡 ，绥化市北林区、鄂州市鄂城区、娄底市娄星区、天水市秦州区、太原市古交市、南阳市镇平县、直辖县天门市、宜宾市屏山县、盘锦市大洼区、鸡西市虎林市、洛阳市老城区、金华市磐安县、文山砚山县、凉山金阳县、邵阳市武冈市 、大兴安岭地区新林区、铜仁市沿河土家族自治县、自贡市富顺县、洛阳市偃师区、宜春市高安市、中山市神湾镇、安庆市潜山市、黄冈市红安县、玉树囊谦县、南平市延平区、安康市紫阳县、东莞市虎门镇、武汉市东西湖区、昆明市官渡区

全球服务区域: 常德市临澧县、运城市盐湖区 、牡丹江市穆棱市、安阳市文峰区、内蒙古乌兰察布市卓资县、广西河池市东兰县、淄博市高青县、齐齐哈尔市泰来县、儋州市雅星镇、忻州市河曲县、徐州市铜山区、襄阳市保康县、晋城市城区、儋州市新州镇、黄冈市罗田县、平顶山市汝州市、中山市三乡镇 、宜昌市当阳市、大连市中山区、东莞市大朗镇、黄山市屯溪区、泸州市叙永县

本周数据平台今日官方渠道公布最新动态,本月官方发布行业最新成果,驾驶中的意外：视频记录下的疼痛与水声交响曲，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：零部件供应中心，全品类配件库存

全国服务区域: 芜湖市鸠江区、临沧市凤庆县 、黄石市铁山区、抚州市东乡区、梅州市兴宁市、三明市永安市、黄冈市武穴市、广西梧州市万秀区、十堰市张湾区、天津市宝坻区、南充市蓬安县、阜阳市颍东区、营口市西市区、新乡市原阳县、玉树治多县、贵阳市修文县、玉树称多县 、南充市营山县、伊春市汤旺县、广西百色市右江区、衡阳市蒸湘区、大理大理市、怀化市沅陵县、酒泉市肃北蒙古族自治县、株洲市茶陵县、黑河市爱辉区、哈尔滨市道里区、上海市松江区、吉安市庐陵新区、中山市港口镇、泸州市叙永县、吉安市吉州区、鸡西市恒山区、中山市神湾镇、赣州市章贡区、哈尔滨市尚志市、重庆市石柱土家族自治县、咸阳市乾县、衡阳市蒸湘区、汉中市洋县、黄石市西塞山区

全天候服务支持热线:今日官方渠道公布新政策,驾驶中的意外：视频记录下的疼痛与水声交响曲

在繁忙的都市生活中，驾驶已成为许多人日常出行的重要方式。然而，近日一段行车视频在网络上引起了广泛关注，视频中不仅记录了驾驶过程中的疼痛瞬间，还伴随着令人不安的水声，让人不禁对行车安全产生担忧。 视频开始于一个晴朗的午后，一辆汽车在道路上平稳行驶。画面中，驾驶员表情专注，似乎正在享受驾驶带来的快感。然而，就在这时，车辆突然发出一声刺耳的异响，驾驶员瞬间表情痛苦，双手紧紧握住方向盘，仿佛在忍受着某种难以言说的痛苦。 紧接着，画面中出现了一幕令人惊愕的场景：车辆的前挡风玻璃上突然出现了一道裂缝，裂缝迅速蔓延，最终导致整块玻璃破碎。驾驶员在疼痛中挣扎，试图控制车辆，但车内的水声却愈发刺耳。 原来，这辆汽车在行驶过程中，由于雨水冲刷，导致前挡风玻璃上的水珠不断滚动。当车辆行驶到一定速度时，水珠在玻璃上形成了一道道水膜，最终导致玻璃破裂。驾驶员在疼痛中挣扎，而车内的水声则像是为这场意外演奏了一曲悲怆的交响乐。 这一幕被行车记录仪捕捉下来，迅速在网络上传播。网友们纷纷表示担忧，认为这起意外充分暴露了行车安全的重要性。事实上，类似的情况在生活中并不少见。许多驾驶员在行车过程中，往往忽视了车辆保养和检查，导致行车安全隐患。 针对这一现象，专家提醒广大驾驶员，要时刻关注车辆状况，定期进行保养和检查。特别是在雨季，更要加强对车辆前挡风玻璃的检查，确保行车安全。此外，驾驶员在行车过程中，要保持专注，避免因分心导致意外发生。 值得一提的是，这起意外还引发了人们对行车记录仪重要性的关注。行车记录仪作为行车安全的“守护神”，在关键时刻能够为驾驶员提供有力证据。因此，专家建议，广大驾驶员在购车时，应选择具备行车记录功能的车辆，以保障自身和他人的安全。 总之，这起行车意外为我们敲响了警钟。在享受驾驶带来的便捷的同时，我们更要时刻关注行车安全，做到防患于未然。让我们共同携手，为构建一个安全、和谐的交通环境而努力。 在这起意外中，行车记录仪为我们留下了宝贵的视频资料。它不仅记录了驾驶员的痛苦瞬间，还让我们看到了水声与疼痛交织的交响曲。这起意外提醒我们，行车安全不容忽视，让我们时刻保持警惕，共同守护生命安全。

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。