本月行业协会发布重大动态,做错一道题，冰块见证了我的成长

今日国家机构披露行业新动向,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。家电操作教学专线，新手快速上手

九江市修水县、三明市永安市 ，滨州市无棣县、四平市铁东区、太原市古交市、德阳市中江县、海口市秀英区、南充市南部县、乐山市峨边彝族自治县、牡丹江市宁安市、菏泽市单县、汕头市濠江区、五指山市水满、重庆市大渡口区、万宁市长丰镇、济南市槐荫区、洛阳市栾川县 、永州市道县、商洛市商南县、凉山会理市、平顶山市鲁山县、南通市如东县、通化市二道江区、内江市资中县、重庆市九龙坡区、太原市娄烦县、聊城市莘县、苏州市常熟市、广西崇左市凭祥市

专家技术支援专线,昨日行业协会传递新研究成果,做错一道题，冰块见证了我的成长，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：智能维修管理平台，自动分配服务订单

成都市成华区、广元市苍溪县 ，黔南罗甸县、内蒙古呼和浩特市赛罕区、宜昌市伍家岗区、株洲市天元区、重庆市云阳县、三门峡市义马市、曲靖市马龙区、延安市宜川县、阿坝藏族羌族自治州红原县、鸡西市城子河区、安庆市太湖县、伊春市嘉荫县、铜川市王益区、咸阳市旬邑县、内蒙古巴彦淖尔市杭锦后旗 、黑河市北安市、绵阳市游仙区、潍坊市青州市、中山市三乡镇、阜阳市临泉县、茂名市化州市、玉树曲麻莱县、随州市广水市、连云港市灌南县、吉林市桦甸市、韶关市新丰县、海北刚察县、鄂州市梁子湖区、西安市碑林区

全球服务区域: 深圳市龙华区、榆林市佳县 、北京市石景山区、广西柳州市融水苗族自治县、南平市延平区、雅安市芦山县、内蒙古呼伦贝尔市满洲里市、雅安市石棉县、黔东南榕江县、白山市长白朝鲜族自治县、朔州市平鲁区、成都市大邑县、南阳市南召县、黄山市黟县、忻州市定襄县、铁岭市清河区、南平市顺昌县 、凉山会东县、内蒙古乌海市海勃湾区、吉安市遂川县、广安市邻水县、延安市安塞区

本周数据平台近期官方渠道公开权威通报,今日相关部门传达行业研究成果,做错一道题，冰块见证了我的成长，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电服务反馈专线，多渠道收集意见

全国服务区域: 武威市凉州区、德州市宁津县 、永州市道县、泉州市洛江区、湛江市霞山区、金华市婺城区、成都市新津区、昆明市西山区、榆林市神木市、成都市温江区、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特前旗、达州市开江县、金华市浦江县、西安市新城区、泸州市江阳区、汉中市佛坪县、凉山会理市 、陵水黎族自治县文罗镇、汕头市金平区、宁夏固原市西吉县、抚州市南丰县、平凉市华亭县、湖州市长兴县、西安市碑林区、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、永州市江华瑶族自治县、海口市龙华区、北京市朝阳区、玉溪市澄江市、宁夏吴忠市利通区、鞍山市岫岩满族自治县、阜新市海州区、白银市靖远县、宜昌市猇亭区、内蒙古乌兰察布市化德县、宁德市屏南县、吉安市永丰县、天津市河西区、文山丘北县、济宁市邹城市、宜宾市兴文县

可视化操作指导热线:今日行业报告公开重大研究成果,做错一道题，冰块见证了我的成长

那是一个普通的夏日午后，阳光透过窗户洒在书桌上，我正埋头于数学题海中。一道看似简单的题目，我却怎么也想不出答案。心情逐渐变得焦躁起来，我忍不住抱怨：“这题怎么这么难？”就在这时，我的手不小心碰到了桌上的冰块，冰块滑落，滚到地上，发出清脆的响声。 那一刻，我愣住了。冰块，这个看似无关紧要的物体，却让我突然意识到自己的错误。我原本可以冷静下来，仔细分析题目，而不是急于抱怨。我意识到，这道题不仅仅是一道数学题，更是对我心态的考验。 我重新拿起笔，开始认真思考。经过一番努力，我终于找到了解题的方法。当我写下答案的那一刻，心中充满了喜悦。我知道，这次的成功，不仅仅是因为我找到了解题的方法，更是因为我学会了调整自己的心态。 从那以后，我开始关注自己在学习过程中的心态。每当遇到难题，我会试着让自己冷静下来，而不是急于求成。我会告诉自己：“这道题只是暂时的困难，我一定能克服它。”这样的心态让我在学习中更加从容，也让我在考试中取得了更好的成绩。 冰块，这个小小的见证者，让我明白了成长的意义。它告诉我，人生就像一场马拉松，过程中难免会遇到挫折和困难。但只要我们保持积极的心态，勇敢面对，就一定能够战胜困难，走向成功。 冰块还让我学会了珍惜。在炎炎夏日，冰块带给我的不仅仅是清凉，更是一种心灵的慰藉。它让我明白了，生活中的美好瞬间需要我们用心去感受和珍惜。就像我在解题过程中遇到的每一个困难，都是我成长的宝贵财富。 冰块，这个小小的见证者，也让我明白了责任的重要性。当我做错一道题时，冰块滚落的声音提醒我，我的错误不仅仅影响了自己，还可能影响到他人。因此，我要对自己的行为负责，努力做到更好。 如今，那个夏日午后的冰块已经不见了，但它带给我的启示却永远留在了我的心中。它让我明白了成长的意义，让我学会了调整心态，珍惜生活，承担责任。我相信，在未来的日子里，我会带着这些宝贵的财富，勇敢地面对生活中的每一个挑战。 冰块，这个小小的见证者，见证了我的成长。它让我明白，人生就像一场马拉松，只有保持积极的心态，才能走得更远。让我们珍惜每一个见证我们成长的瞬间，勇敢地迈向未来吧！

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。