本周业内人士传递最新研究成果,“夏日田园风光：草莓、丝瓜、向日葵、樱桃与榴莲的五彩斑斓”

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本周数据平台最新相关部门透露权威通报:昨日官方通报传递新政策,“夏日田园风光：草莓、丝瓜、向日葵、樱桃与榴莲的五彩斑斓”

夏日，阳光明媚，微风拂面，正是田园风光最为绚烂的季节。在这美好的时光里，让我们一同走进这片五彩斑斓的田园，感受草莓、丝瓜、向日葵、樱桃与榴莲带来的独特魅力。 首先，让我们来到草莓的种植园。草莓，被誉为“果中皇后”，其鲜红诱人的果实，让人垂涎欲滴。在夏日里，草莓园里绿意盎然，草莓藤蔓缠绕，一片生机勃勃的景象。草莓不仅美味可口，还富含丰富的维生素C和矿物质，具有很高的营养价值。站在草莓园中，仿佛能闻到那股清新的果香，让人陶醉。 接着，我们来到了丝瓜地。丝瓜，是一种常见的蔬菜，其肉质细腻、口感清脆，深受人们喜爱。丝瓜地里的丝瓜藤蔓攀爬在支架上，一片片翠绿的叶子间，丝瓜如同一颗颗珍珠般镶嵌其中。丝瓜不仅可以炒菜、做汤，还具有清热解毒、美容养颜的功效。站在丝瓜地旁，仿佛能感受到夏日里的清凉。 再往前走，一片金黄的向日葵映入眼帘。向日葵，象征着阳光、希望和热情。夏日里，向日葵盛开，阳光洒在金黄的花瓣上，犹如一片金色的海洋。向日葵籽富含蛋白质、维生素和矿物质，具有较高的营养价值。站在向日葵田中，感受着阳光的温暖，仿佛置身于梦幻的童话世界。 沿着田间小路，我们来到了樱桃园。樱桃，是一种鲜美的水果，其色泽鲜艳、口感酸甜，让人回味无穷。樱桃园里，樱桃树整齐排列，一颗颗樱桃如同宝石般镶嵌在绿叶之间。樱桃不仅美味，还具有很高的药用价值，具有抗衰老、美容养颜的功效。站在樱桃园中，仿佛能品尝到那酸甜可口的樱桃，让人陶醉。 最后，我们来到了榴莲的世界。榴莲，被誉为“果中之王”，其独特的气味和口感，让人爱恨交加。榴莲树高大挺拔，一片片绿叶间，榴莲如同一颗颗黄金般镶嵌其中。榴莲富含蛋白质、脂肪、维生素等多种营养成分，具有较高的营养价值。站在榴莲树下，感受着那独特的气味，仿佛置身于热带雨林。 夏日田园风光，草莓、丝瓜、向日葵、樱桃与榴莲的五彩斑斓，为我们呈现了一幅美丽的画卷。在这美好的时光里，让我们尽情享受大自然的恩赐，感受生命的活力。同时，也要珍惜这美好的时光，用心去品味生活中的点滴美好。

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。