本月官方发布重大行业通报,赵丽雅的归途：一场温馨的公交车之旅

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全国服务区域: 鹤壁市山城区、天津市东丽区 、马鞍山市雨山区、济南市槐荫区、岳阳市岳阳楼区、广西崇左市宁明县、铜仁市印江县、怀化市会同县、遵义市仁怀市、文昌市铺前镇、济南市历城区、舟山市普陀区、遵义市余庆县、黔南长顺县、广西桂林市秀峰区、萍乡市安源区、太原市万柏林区 、贵阳市开阳县、内蒙古鄂尔多斯市鄂托克旗、中山市南头镇、忻州市定襄县、忻州市宁武县、南充市嘉陵区、泰州市兴化市、儋州市海头镇、成都市双流区、鞍山市铁东区、三明市建宁县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼前旗、三明市建宁县、大理祥云县、重庆市江北区、万宁市大茂镇、东莞市桥头镇、苏州市常熟市、潍坊市诸城市、六安市裕安区、广西柳州市鹿寨县、日照市东港区、泰州市海陵区、西安市碑林区

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夜幕低垂，华灯初上，赵丽雅结束了一天的忙碌，踏上了回家的路。她站在公交车站牌下，望着来来往往的人群，心中涌起一股暖流。此刻，她正搭公交车准备回家。 赵丽雅是一名普通的白领，每天忙碌于职场，生活节奏紧凑。今天，她加班到很晚，疲惫不堪。当她看到公交车缓缓驶来，心中不禁松了一口气。她快步走上公交车，找到了一个靠窗的位置坐下。 公交车缓缓启动，驶离了繁华的市区，驶向了宁静的郊区。赵丽雅望着窗外，看着那些熟悉的风景，心中不禁想起了小时候的生活。那时的她，总是跟着父母一起乘坐公交车，穿梭在城市的每一个角落。 公交车行驶在宽敞的公路上，窗外的风景如同一幅流动的画卷。赵丽雅看着那些熟悉的建筑、街道，仿佛回到了童年。她想起了小时候和父母一起度过的快乐时光，心中充满了感慨。 公交车在经过一座公园时，赵丽雅看到了一对老夫妇在公园里散步。他们手牵手，脸上洋溢着幸福的笑容。赵丽雅不禁想起了自己的父母，心中涌起一股思念之情。她知道，自己已经很久没有陪父母散步了。 公交车继续前行，赵丽雅的目光再次投向窗外。这时，她注意到一位年迈的老人在公交车上蹒跚地走着。老人手中拿着一个破旧的包裹，脸上写满了疲惫。赵丽雅立刻起身，走到老人身边，将座位让给了他。 老人感激地看着赵丽雅，微笑着说：“谢谢你，小姑娘。”赵丽雅微笑着回应：“不用谢，叔叔。这是我应该做的。”这时，公交车上的乘客纷纷投来赞许的目光，赵丽雅感到一股暖流在心中流淌。 公交车继续行驶，赵丽雅的目光再次投向窗外。这时，她看到了一位年轻的母亲抱着一个孩子，在公交车上寻找座位。赵丽雅立刻站起来，将座位让给了她们。年轻母亲感激地看着赵丽雅，微笑着说：“谢谢你，姐姐。” 公交车上的乘客们纷纷为赵丽雅的善举点赞，车厢里弥漫着温馨的氛围。赵丽雅看着这些美好的瞬间，心中充满了感动。她知道，在这个世界上，善良和关爱是永远不会过时的。 公交车终于驶进了小区，赵丽雅下了车，踏上了回家的路。她看着熟悉的家园，心中充满了喜悦。她知道，自己虽然在外忙碌，但总有那么一群人在关心着自己。 赵丽雅的归途，是一场温馨的公交车之旅。在这场旅程中，她感受到了人与人之间的关爱，也体会到了生活的美好。她相信，只要我们心怀善意，这个世界一定会更加美好。

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。