昨日官方渠道发布新进展,芒果在线:探索1区、3区、4区产品的独特魅力

,20250922 01:34:21 赵萍韵 116

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在我国广袤的土地上,水果种类繁多,其中芒果以其独特的口感和丰富的营养价值而深受消费者喜爱。今天,就让我们一起来探索芒果在线的1区、3区、4区产品,感受这些不同区域芒果的独特魅力。 一、1区:海南芒果 海南是我国最大的芒果产区,被誉为“芒果之乡”。1区芒果以其鲜甜、多汁、口感细腻而著称。海南芒果主要分布在海南岛的南部和东部地区,这里气候温暖湿润,阳光充足,非常适合芒果的生长。 在1区芒果中,最受欢迎的品种有贵妃芒、台农芒、红毛丹等。贵妃芒果肉细腻,汁水丰富,口感极佳;台农芒果实硕大,味道浓郁;红毛丹则以其独特的红色果皮和香甜的果肉而受到消费者的喜爱。 二、3区:广西芒果 广西是我国第二大芒果产区,3区芒果以其鲜嫩、多汁、果肉饱满而闻名。广西芒果主要分布在柳州、桂林、南宁等地,这里气候温和,雨量充沛,为芒果的生长提供了良好的自然条件。 在3区芒果中,最受欢迎的品种有桂芒、蒙芒、金煌芒等。桂芒果实硕大,果肉细腻,味道鲜美;蒙芒果实小巧,果肉厚实,口感独特;金煌芒则以其金黄色的果皮和鲜美的果肉而受到消费者的喜爱。 三、4区:云南芒果 云南是我国芒果产区之一,4区芒果以其独特的风味和丰富的品种而著称。云南芒果主要分布在红河、文山、普洱等地,这里气候多样,从亚热带到温带,为芒果的生长提供了丰富的条件。 在4区芒果中,最受欢迎的品种有金煌芒、红芒、绿芒等。金煌芒果实硕大,果肉细腻,味道甜美;红芒果肉鲜红,口感独特;绿芒则以其清新的果肉和浓郁的香气而受到消费者的喜爱。 芒果在线作为我国芒果行业的重要平台,为广大消费者提供了丰富的芒果产品。在芒果在线,你可以轻松选购来自1区、3区、4区的各种芒果,享受新鲜、美味的芒果盛宴。 总结: 芒果在线的1区、3区、4区产品各具特色,为消费者带来了丰富的口感和营养价值。在这个平台上,你可以尽情品尝来自不同产区的芒果,感受芒果的独特魅力。让我们一起走进芒果在线,开启一段美妙的芒果之旅吧!

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。
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