今日官方渠道发布行业信息,剑网3万花：古典美与武侠魂的完美融合

本月国家机构传达最新政策,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。智能化工单系统，自动派发维修任务

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本周数据平台本月官方渠道披露重要进展:本月国家机构传递新政策,剑网3万花：古典美与武侠魂的完美融合

《剑网3》作为一款深受玩家喜爱的武侠游戏，自推出以来，凭借其精美的画面、丰富的剧情和独特的武侠文化，吸引了无数玩家。在众多角色中，万花这一门派以其独特的魅力和深厚的文化底蕴，成为了许多玩家心中的经典。那么，剑网3万花究竟怎么样呢？接下来，就让我们一起来探讨一下。 首先，万花门派在剑网3中具有极高的颜值。万花门派的服饰以淡雅、清新的色调为主，融合了古典汉服的元素，既展现了女性的柔美，又不失侠骨柔情。万花角色的发型和武器设计也极具特色，如飘逸的长发、精致的发饰以及独特的武器造型，都让人眼前一亮。 其次，万花门派的技能设定独具匠心。万花以毒攻为主，毒功深厚，擅长使用毒药和毒术来攻击敌人。在战斗中，万花可以释放出各种毒气、毒雾等攻击手段，使敌人陷入困境。同时，万花还有独特的解毒技能，可以在战斗中为队友提供支援。这种攻守兼备的技能设定，使得万花在游戏中具有极高的可玩性。 再者，万花门派的剧情丰富，人物形象鲜明。在剑网3的世界观中，万花门派起源于一个美丽的传说，门派弟子们为了守护家园，勇敢地与邪恶势力作斗争。在游戏中，玩家可以体验到万花弟子们成长的过程，以及他们与江湖中其他门派之间的爱恨情仇。这些丰富的剧情和鲜明的人物形象，使得万花门派在玩家心中留下了深刻的印象。 此外，万花门派的社交互动性也非常强。在游戏中，万花弟子们可以与其他门派弟子进行交流，共同完成任务、参加活动。这种互动性不仅丰富了游戏内容，还让玩家在游戏中结识了更多的朋友，共同度过了许多难忘的时光。 当然，万花门派也有一些不足之处。例如，万花的毒攻技能在战斗中容易受到克制，需要玩家具备一定的操作技巧和策略。此外，万花在游戏中的装备和道具获取难度相对较高，需要玩家投入更多的时间和精力。 总的来说，剑网3万花门派是一款极具特色的武侠角色。它以古典美与武侠魂的完美融合，为玩家带来了丰富的游戏体验。如果你对武侠世界充满好奇，那么万花绝对是你不容错过的选择。 在今后的游戏生涯中，相信万花门派会继续发扬光大，为玩家带来更多惊喜。而作为玩家，我们也要珍惜这段美好的游戏时光，与万花门派共同成长，书写属于自己的江湖传奇。

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。