本月监管部门公布最新研究成果,探寻仙踪林的神秘入口：免费欢迎您的到来

今日研究机构发布新成果,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。全国标准化服务热线，维修质量有保证

鞍山市海城市、昭通市永善县 ，成都市金牛区、肇庆市鼎湖区、娄底市双峰县、韶关市翁源县、荆门市东宝区、临汾市尧都区、淮安市淮阴区、铜川市耀州区、赣州市会昌县、泸州市古蔺县、莆田市仙游县、重庆市万州区、烟台市福山区、荆门市钟祥市、杭州市富阳区 、鸡西市梨树区、内蒙古包头市昆都仑区、广州市越秀区、抚顺市新宾满族自治县、甘孜白玉县、雅安市天全县、大兴安岭地区漠河市、青岛市李沧区、荆州市松滋市、渭南市富平县、南充市仪陇县、吕梁市方山县

近日监测部门公开最新参数,本月行业协会发布重大动态,探寻仙踪林的神秘入口：免费欢迎您的到来，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业技术救援中心，重大故障专家会诊

上海市青浦区、吕梁市柳林县 ，绍兴市诸暨市、白沙黎族自治县打安镇、双鸭山市岭东区、河源市和平县、西宁市大通回族土族自治县、松原市乾安县、广西柳州市鹿寨县、杭州市桐庐县、抚州市宜黄县、西安市未央区、合肥市庐阳区、临高县博厚镇、苏州市昆山市、金华市金东区、双鸭山市宝清县 、聊城市临清市、甘南玛曲县、东莞市石碣镇、汉中市佛坪县、文山广南县、珠海市香洲区、焦作市中站区、淮安市清江浦区、沈阳市新民市、齐齐哈尔市泰来县、东营市利津县、内蒙古巴彦淖尔市临河区、景德镇市昌江区、长春市双阳区

全球服务区域: 白城市洮北区、温州市永嘉县 、昌江黎族自治县叉河镇、吉林市永吉县、陇南市徽县、贵阳市息烽县、永州市道县、河源市和平县、昭通市绥江县、泸州市古蔺县、东莞市清溪镇、信阳市罗山县、台州市三门县、海口市秀英区、阿坝藏族羌族自治州汶川县、甘南碌曲县、文昌市抱罗镇 、文昌市会文镇、济南市章丘区、六安市舒城县、大连市瓦房店市、十堰市竹山县

本周数据平台本月官方渠道披露重要进展,本周行业报告发布新动态,探寻仙踪林的神秘入口：免费欢迎您的到来，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业维修团队，客服热线一键联系

全国服务区域: 大庆市龙凤区、莆田市城厢区 、天水市清水县、雅安市名山区、铁岭市铁岭县、成都市双流区、泰安市岱岳区、滁州市凤阳县、广西梧州市岑溪市、上海市虹口区、庆阳市西峰区、儋州市兰洋镇、信阳市淮滨县、定安县雷鸣镇、泰州市姜堰区、广西桂林市秀峰区、潮州市潮安区 、延安市甘泉县、南通市海安市、常德市汉寿县、武威市凉州区、雅安市石棉县、抚州市资溪县、黔南福泉市、潮州市湘桥区、荆州市荆州区、澄迈县仁兴镇、商丘市虞城县、上海市普陀区、怒江傈僳族自治州泸水市、朝阳市双塔区、南昌市南昌县、西安市高陵区、广州市南沙区、广元市旺苍县、通化市通化县、内蒙古锡林郭勒盟苏尼特左旗、甘南合作市、盘锦市双台子区、吕梁市文水县、衡阳市衡阳县

本周数据平台今日多方媒体透露研究成果:本周行业报告传递重大进展,探寻仙踪林的神秘入口：免费欢迎您的到来

在繁忙的都市生活中，人们总是渴望找到一片宁静的净土，一个可以暂时抛却烦恼，尽情享受自然之美的地方。位于我国某神秘山林的仙踪林，就是这样一处令人向往的仙境。今天，就让我们一同揭开仙踪林的神秘面纱，探寻那扇通往仙境的大门——仙踪林入口，免费欢迎您的到来。 仙踪林，这个名字本身就充满了神秘色彩。它位于我国某座风景秀丽的山脉之中，四周环绕着奇峰异石、古树参天。传说在很久以前，这里曾是神仙居住的地方，他们在这里修炼、游乐，留下了许多神奇的传说。如今，仙踪林已经成为了人们向往的旅游胜地，每年都吸引着无数游客前来探寻这里的神秘。 仙踪林的入口，隐藏在一片茂密的树林之中。初入林中，仿佛置身于一个童话世界，阳光透过树叶洒下斑驳的光影，空气中弥漫着泥土的芬芳。沿着蜿蜒的小径前行，你会看到一座古朴的石门，上面刻着“仙踪林”三个大字，古朴而神秘。 这座石门就是仙踪林的入口，免费欢迎每一位游客的到来。在这里，你无需购买门票，只需怀着一颗向往自然、热爱生活的心，就可以踏入这片神秘的仙境。 踏入仙踪林，你会被这里的景色所震撼。山峦起伏，溪水潺潺，鸟语花香，仿佛置身于人间仙境。沿着山间小径，你可以欣赏到奇峰异石、古树参天、瀑布飞流等自然景观。在这里，你可以尽情地呼吸新鲜的空气，感受大自然的神奇魅力。 在仙踪林，你还可以体验各种户外活动。徒步、露营、摄影、探险……这里丰富的自然资源和独特的地理环境，为游客提供了无限的可能。在这里，你可以放下城市的喧嚣，回归自然，享受那份宁静与惬意。 值得一提的是，仙踪林的管理者非常注重环保和生态保护。他们倡导游客在游览过程中，尊重自然、爱护环境。在这里，你不仅可以欣赏到美丽的自然景观，还可以学到许多环保知识，让你的心灵得到净化。 当然，仙踪林的美景不仅限于自然景观，这里的人文景观也同样令人叹为观止。古老的石桥、古树、石碑，都见证了这里的历史变迁。漫步在仙踪林，仿佛穿越时空，回到了那个遥远的年代。 总之，仙踪林是一个值得一游的旅游胜地。在这里，你可以免费进入，尽情享受大自然的馈赠。那么，还等什么呢？快来仙踪林，开启一段美好的旅程吧！ 在仙踪林入口，你将感受到一种与众不同的欢迎。这里没有商业化气息，只有那份纯朴的自然之美。在这里，你可以放下世俗的束缚，尽情地享受生活，感受大自然的魅力。仙踪林入口，免费欢迎你的到来，让我们一起走进这片神秘而美丽的仙境。

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。