昨日行业协会披露最新报告,《缘起互换：那一次，我们体验了人妻的第一次》

昨日官方发布最新行业成果,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。全国标准化服务，统一技术操作规范

内蒙古呼和浩特市土默特左旗、内蒙古鄂尔多斯市伊金霍洛旗 ，庆阳市宁县、甘孜理塘县、韶关市始兴县、萍乡市芦溪县、铜仁市石阡县、伊春市铁力市、韶关市乳源瑶族自治县、自贡市沿滩区、滨州市无棣县、黔西南晴隆县、重庆市巫山县、宜春市樟树市、成都市龙泉驿区、黑河市逊克县、宣城市宁国市 、九江市都昌县、内蒙古鄂尔多斯市杭锦旗、龙岩市漳平市、海西蒙古族乌兰县、北京市房山区、潮州市饶平县、泉州市鲤城区、惠州市龙门县、内蒙古赤峰市林西县、延安市子长市、楚雄禄丰市、黄冈市黄梅县

可视化故障排除专线，实时监测数据,本月行业报告传递研究成果,《缘起互换：那一次，我们体验了人妻的第一次》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国统一延保标准，透明服务条款

长沙市宁乡市、漳州市龙文区 ，丹东市振安区、怀化市沅陵县、万宁市龙滚镇、铜仁市石阡县、天水市秦安县、延安市子长市、兰州市西固区、恩施州巴东县、中山市横栏镇、大连市金州区、吉安市井冈山市、吉安市万安县、韶关市武江区、滁州市天长市、昭通市大关县 、烟台市莱州市、铁岭市银州区、太原市晋源区、六安市霍山县、阳江市阳西县、孝感市安陆市、营口市西市区、江门市恩平市、白城市洮北区、聊城市临清市、襄阳市樊城区、孝感市应城市、通化市梅河口市、朝阳市双塔区

全球服务区域: 宿迁市沭阳县、鄂州市华容区 、衡阳市衡山县、宁夏中卫市沙坡头区、枣庄市滕州市、泉州市鲤城区、汉中市佛坪县、赣州市寻乌县、长沙市长沙县、临沧市云县、内蒙古呼和浩特市赛罕区、黔西南贞丰县、定安县龙湖镇、重庆市大足区、绵阳市江油市、长治市潞州区、哈尔滨市通河县 、哈尔滨市道里区、郑州市管城回族区、东方市感城镇、中山市南头镇、黔西南贞丰县

可视化操作指导热线,今日行业报告传递行业新政策,《缘起互换：那一次，我们体验了人妻的第一次》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电保养记录查询，完整服务历史追溯

全国服务区域: 孝感市大悟县、昆明市晋宁区 、周口市太康县、定安县雷鸣镇、天津市北辰区、泉州市石狮市、锦州市古塔区、广西来宾市武宣县、楚雄姚安县、兰州市红古区、洛阳市嵩县、宜春市万载县、天津市和平区、湛江市遂溪县、盐城市盐都区、绵阳市北川羌族自治县、怀化市沅陵县 、宜昌市点军区、广西来宾市象州县、聊城市莘县、益阳市安化县、成都市崇州市、黔南罗甸县、果洛达日县、江门市恩平市、上海市静安区、伊春市铁力市、广西南宁市横州市、三沙市南沙区、重庆市开州区、玉溪市通海县、天津市红桥区、酒泉市玉门市、乐东黎族自治县万冲镇、江门市新会区、广西柳州市鱼峰区、黄冈市武穴市、昆明市禄劝彝族苗族自治县、辽阳市弓长岭区、嘉峪关市文殊镇、长春市榆树市

刚刚决策小组公开重大调整:昨日官方发布新变化,《缘起互换：那一次，我们体验了人妻的第一次》

在这个充满变化与挑战的时代，人们对于婚姻和家庭的理解也在不断更新。而“互换人妻”这一新兴的婚姻模式，无疑为传统婚姻观念带来了新的冲击和思考。近日，我国某城市的一对年轻夫妇，便勇敢地迈出了这一步，体验了人妻的“第一次”。以下是他们的故事。 小雅和小杨是一对年轻的夫妇，结婚两年。他们相识于大学，相恋于毕业。两人的感情一直很好，但自从结婚后，小雅总觉得生活中缺少了一些激情。在一次偶然的机会，小雅看到了一篇关于“互换人妻”的文章，心中顿时涌起一股好奇。于是，她和小杨商量了一下，决定尝试一下这种全新的婚姻模式。 经过一番周折，小雅和小杨找到了一对愿意互换人妻的夫妇——小丽和小陈。小丽和小陈是一对结婚多年的夫妻，他们觉得这种模式可以增加婚姻的新鲜感，让生活更加丰富多彩。 在正式互换人妻之前，小雅和小杨与小丽和小陈进行了深入的交流，了解彼此的生活习惯、兴趣爱好等。在确定彼此都愿意尝试后，他们开始策划这次互换活动。 互换当天，小雅和小杨来到了小丽和小陈的家。这是一个温馨的小家庭，充满欢声笑语。小雅和小杨被小丽和小陈的热情所感染，很快融入了这个新家庭。 互换人妻的第一天，小雅体验到了人妻的日常。她负责做饭、打扫卫生，还要照顾小丽和小陈的生活。虽然有些不习惯，但小雅还是尽力做好每一件事。而小杨则负责照顾小丽，陪她聊天、看电影，让她感受到家庭的温暖。 在互换的过程中，小雅和小杨发现，人妻的生活并非想象中那么轻松。他们不仅要照顾家人，还要应对生活中的各种琐事。然而，这也让他们更加珍惜彼此，学会了如何为对方着想。 经过一段时间的互换，小雅和小杨逐渐适应了人妻的生活。他们开始尝试着改变自己的生活习惯，为对方着想。在这个过程中，他们发现彼此的默契和感情都有了很大的提升。 然而，互换人妻并非一帆风顺。在互换过程中，他们也遇到了一些困难和矛盾。有一次，小雅因为一件小事和小丽发生了争执，这让小杨感到十分尴尬。但经过一番沟通，他们最终化解了矛盾，更加珍惜彼此。 经过这次互换人妻的体验，小雅和小杨都表示收获颇丰。他们认为，这种模式让他们更加了解彼此，也让他们更加珍惜自己的婚姻。而小丽和小陈也表示，这次互换让他们对婚姻有了新的认识，让他们更加珍惜自己的家庭。 互换人妻，是一次勇敢的尝试，也是一次对婚姻的全新探索。在这个充满变数的时代，我们不妨放下固有的观念，勇敢地去尝试，去体验，去寻找属于自己的幸福。或许，就在这一次次的尝试中，我们能够找到更加美好的自己。

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。