本周行业协会公开重要研究成果,“两个吃上面一个人下试看”：一场关于勇气与智慧的较量

本周官方传递最新行业报告,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。数字化派单系统，精准定位维修需求

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近日监测中心公开最新参数:本周行业协会发布新报告,“两个吃上面一个人下试看”：一场关于勇气与智慧的较量

在我国悠久的历史长河中，流传着许多脍炙人口的成语故事，其中“两个吃上面一个人下试看”便是其中之一。这个故事不仅富有哲理，更展现了古代人们在面对困境时，如何运用智慧与勇气去解决问题。 故事发生在春秋时期，齐国和晋国为了争夺霸权，展开了一场激战。在战斗中，齐国的将领们为了鼓舞士气，决定在战前进行一场特殊的试炼。他们把士兵们分成两队，每队十人，要求两队士兵站在一座高高的擂台上，比赛谁先到达擂台顶部。 这场试炼看似简单，实则暗藏玄机。原来，这座擂台共有三层，每层之间都有很高的栏杆，要想到达顶层，就必须跳过栏杆。然而，栏杆的高度和距离都是固定的，要想顺利通过，就必须具备高超的跳跃技巧和准确的判断力。 比赛开始后，两队士兵你追我赶，场面异常激烈。在第二层栏杆处，两队士兵都遇到了难题。栏杆距离地面太高，跳跃过去需要极大的勇气和力量。此时，两队士兵纷纷陷入了困境。 齐国将领看到这一情况，心生一计。他命令士兵们分成两组，一组站在栏杆上，另一组则站在栏杆下面。站在栏杆上的士兵负责跳跃，站在下面的士兵则负责接应。这样一来，站在下面的士兵可以借助上面的士兵的力量，更容易跳过栏杆。 晋国将领看到这一情况，也心生一计。他命令士兵们分成两组，一组站在栏杆上，另一组则站在栏杆下面。然而，他让站在下面的士兵将手搭在栏杆上，为上面的士兵提供支撑。这样一来，士兵们在跳跃时可以借助栏杆的力量，更容易跳过栏杆。 比赛继续进行，两队士兵在栏杆处展开了激烈的较量。齐国士兵凭借独特的策略，成功跳过了栏杆，率先到达顶层。而晋国士兵虽然也跳过了栏杆，但耗费了更多的力气。 这个故事告诉我们，在面对困境时，我们要善于运用智慧，寻找解决问题的方法。同时，也要具备勇气，敢于尝试新的事物。正如故事中的士兵们，他们不仅具备了高超的跳跃技巧，更敢于冒险，最终取得了胜利。 在现实生活中，我们也常常会遇到各种困难和挑战。这时，我们要学会从不同的角度去思考问题，寻找突破口。同时，要有勇气去尝试，不要害怕失败。正如“两个吃上面一个人下试看”这句话所传达的哲理，我们要敢于挑战自我，勇往直前。 总之，“两个吃上面一个人下试看”这个故事，既展现了古代士兵们的智慧和勇气，也为我们提供了宝贵的启示。在今后的学习和生活中，我们要学会运用智慧，勇敢面对挑战，努力实现自己的人生价值。

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。