本周行业报告披露行业新动态,《刻晴大战史莱姆：揭秘神秘隐藏网站背后的秘密》

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近日观测中心传出重要预警:本月行业报告公开研究成果,《刻晴大战史莱姆：揭秘神秘隐藏网站背后的秘密》

在《原神》这款游戏中，玩家们总是能找到许多令人惊喜的元素。而近日，一位玩家意外发现了一个隐藏网站，揭示了角色刻晴与史莱姆之间一场惊心动魄的大战。这个神秘网站不仅让玩家们对刻晴的背景故事有了更深的了解，还让人们对游戏世界产生了更多的遐想。 据悉，这个隐藏网站名为“刻晴大战史莱姆”，其内容主要讲述了刻晴在游戏世界中的冒险历程。在这个网站上，我们可以看到刻晴从一个普通的冒险者成长为一名强大的剑士的过程。而这场大战，正是刻晴成长过程中的一次重要考验。 在游戏中，史莱姆作为一种常见的怪物，常常让玩家头疼。然而，在这个隐藏网站上，史莱姆却成为了刻晴的对手。据网站内容描述，这场大战发生在一片荒芜的草原上，史莱姆的数量众多，且实力强大。刻晴为了保护这片土地上的无辜百姓，毅然决然地与史莱姆展开了激战。 在这场大战中，刻晴展现出了她强大的战斗力和智慧。她运用自己的剑术，巧妙地躲避史莱姆的攻击，并利用环境优势，将史莱姆的数量逐渐减少。最终，刻晴凭借自己的努力，成功击败了史莱姆，保护了这片土地。 值得一提的是，这个隐藏网站在揭示刻晴大战史莱姆的同时，还透露了许多关于游戏世界的秘密。例如，史莱姆并非普通的怪物，它们实际上是来自另一个世界的生物。而刻晴在击败史莱姆后，意外地发现了一个通往另一个世界的通道。 这个通道的存在，让玩家们对游戏世界产生了更多的遐想。或许，在未来的游戏中，玩家们将有机会穿越这个通道，探索另一个世界。而刻晴，也将在这个新的世界中，继续她的冒险之旅。 此外，这个隐藏网站还揭示了刻晴与史莱姆大战背后的故事。原来，史莱姆之所以会出现在这片土地上，是因为它们受到了邪恶势力的操控。而刻晴在击败史莱姆后，也成功阻止了邪恶势力的阴谋。 这个隐藏网站的出现，让玩家们对刻晴这个角色有了更深的了解。她不仅是一位强大的剑士，更是一位勇敢的战士，为了保护家园，不惜与邪恶势力抗争到底。这也让玩家们对刻晴产生了更多的喜爱和敬意。 总之，这个名为“刻晴大战史莱姆”的隐藏网站，为我们揭示了刻晴的成长历程和游戏世界的秘密。它不仅丰富了游戏内容，还让玩家们对游戏世界产生了更多的遐想。相信在未来的游戏中，玩家们还将发现更多隐藏的秘密，与刻晴一起探索这个神秘的世界。

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。