本月相关部门发布重大动态,日本一二三专区日本文化交流心得分享专区

本周研究机构披露行业研究动态,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。专业维修调度中心，快速响应各类需求

广西来宾市兴宾区、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗 ，广西桂林市资源县、自贡市沿滩区、赣州市兴国县、庆阳市合水县、红河元阳县、榆林市靖边县、池州市青阳县、商丘市宁陵县、长治市上党区、白沙黎族自治县青松乡、澄迈县文儒镇、鸡西市梨树区、宝鸡市陇县、朝阳市北票市、重庆市丰都县 、三明市尤溪县、铜仁市碧江区、黄山市祁门县、武汉市江汉区、昭通市鲁甸县、安阳市汤阴县、泰州市靖江市、六安市霍山县、株洲市石峰区、文昌市翁田镇、怀化市鹤城区、广安市岳池县

作为国家高新技术企业认证平台,本月行业报告传递研究成果,日本一二三专区日本文化交流心得分享专区，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电使用咨询专线，专业指导日常维护

嘉兴市嘉善县、东莞市高埗镇 ，内蒙古赤峰市巴林左旗、运城市盐湖区、临汾市乡宁县、杭州市余杭区、宁德市福鼎市、长治市屯留区、晋中市榆次区、晋中市左权县、安顺市普定县、宁夏银川市兴庆区、襄阳市南漳县、内蒙古通辽市开鲁县、丹东市振兴区、镇江市句容市、揭阳市榕城区 、忻州市原平市、淮南市谢家集区、中山市东升镇、保山市隆阳区、咸阳市彬州市、吉林市昌邑区、海西蒙古族德令哈市、安康市白河县、重庆市潼南区、朔州市怀仁市、泰安市泰山区、广西来宾市象州县、自贡市富顺县、黔南三都水族自治县

全球服务区域: 洛阳市宜阳县、常德市鼎城区 、营口市盖州市、广元市苍溪县、金华市磐安县、黄冈市黄梅县、云浮市新兴县、南京市溧水区、广西贵港市覃塘区、内蒙古呼和浩特市土默特左旗、平顶山市湛河区、内蒙古呼和浩特市托克托县、乐东黎族自治县志仲镇、河源市和平县、通化市东昌区、广州市越秀区、晋中市左权县 、内江市东兴区、重庆市城口县、宣城市泾县、济南市莱芜区、徐州市睢宁县

近日监测部门公开,本周行业报告披露政策新动向,日本一二三专区日本文化交流心得分享专区，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电深度清洁专线，彻底解决卫生问题

全国服务区域: 福州市福清市、梅州市平远县 、赣州市上犹县、濮阳市清丰县、聊城市临清市、绥化市海伦市、湘西州永顺县、阜新市太平区、滨州市邹平市、广西南宁市良庆区、陵水黎族自治县椰林镇、黑河市爱辉区、焦作市沁阳市、南通市如东县、西双版纳景洪市、甘孜稻城县、海西蒙古族德令哈市 、沈阳市大东区、临汾市侯马市、天津市东丽区、儋州市那大镇、舟山市普陀区、烟台市福山区、西安市周至县、佳木斯市同江市、金华市浦江县、哈尔滨市延寿县、东莞市大朗镇、陇南市成县、湘西州龙山县、赣州市瑞金市、湖州市南浔区、驻马店市汝南县、辽阳市宏伟区、上海市虹口区、内蒙古赤峰市翁牛特旗、信阳市息县、张掖市肃南裕固族自治县、红河开远市、深圳市福田区、泉州市永春县

作为国家高新技术企业认证平台:本月行业报告更新重大研究成果,日本一二三专区日本文化交流心得分享专区

在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥有时会导致我们的认知负担加重，甚至影响我们的决策能力。因此，学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先，我们需要明确自己的信息需求。在信息爆炸的时代，我们不可能掌握所有的信息。因此，我们需要根据自己的兴趣和需求，有选择地获取信息。这样，我们就可以避免被无关紧要的信息所干扰，从而提高信息处理的效率。 其次，我们需要培养批判性思维。在获取信息的过程中，我们不能盲目接受，而应该学会质疑和分析。这样，我们就可以避免被错误或有偏见的信息所误导，从而提高信息处理的准确性。 此外，我们还需要学会信息整合。在获取了大量的信息后，我们需要将这些信息进行整合，形成自己的知识体系。这样，我们就可以更好地理解和运用这些信息，从而提高信息处理的效果。 最后，我们需要保持信息的更新。在快速变化的时代，信息的更新速度非常快。因此，我们需要不断地获取新的信息，更新自己的知识体系。这样，我们就可以保持自己的竞争力，从而在激烈的竞争中立于不败之地。 总之，信息处理是一项重要的技能。我们需要明确自己的信息需求，培养批判性思维，学会信息整合，并保持信息的更新。只有这样，我们才能在信息爆炸的时代中，有效地处理信息，提高自己的竞争力。 个人观点：在信息泛滥的时代，我们更应该学会如何筛选和处理信息。这不仅需要我们明确自己的需求，培养批判性思维，还需要我们学会整合信息，并保持信息的更新。只有这样，我们才能在信息的海洋中，找到自己的方向，提高自己的竞争力。

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。