本周研究机构发布权威信息,青春疼痛，共度时光：男生女生一起“嗟嗟嗟，很痛”

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青春，是一场充满欢笑与泪水的旅程。在这个阶段，男生和女生之间的互动总是充满了神秘与好奇。而“嗟嗟嗟，很痛”这几个字，仿佛成了他们共同的语言，记录下了那些难忘的瞬间。 那是一个阳光明媚的午后，男生小杨和女生小芳一起走在校园的小道上。他们刚刚参加完一场篮球比赛，虽然输给了对手，但彼此间的默契和努力让他们感到无比自豪。就在这时，小芳不小心踩到了一块小石头，脚踝一阵剧痛，她忍不住“嗟嗟嗟”地叫了出来。 小杨见状，立刻停下脚步，关切地扶住小芳：“没事吧？有没有伤到骨头？”小芳咬着牙，强忍着疼痛：“没事，就是有点疼。”小杨从口袋里掏出一块手帕，小心翼翼地给小芳擦拭着脚踝：“别怕，我帮你揉揉。” 就在这时，周围的同学纷纷围了过来，关切地询问小芳的情况。男生们纷纷拿出自己的零花钱，买来冰块和小红花，为小芳消肿止痛。女生们则在一旁安慰她，告诉她不要害怕，大家都会一起帮她度过这个难关。 看着同学们的关心和帮助，小芳的眼眶不禁湿润了。她感慨地说：“原来，青春的疼痛也可以这么温暖。”小杨笑着回答：“是啊，只要我们团结一心，就没有什么困难是过不去的。” 经过一段时间的治疗和休息，小芳的脚踝渐渐康复了。在这段时间里，小杨和小芳的感情也越发深厚。他们一起上课、一起吃饭、一起玩耍，成为了彼此生活中不可或缺的一部分。 然而，青春的疼痛并非只有身体上的，还有心灵上的。在成长的道路上，男生和女生总会遇到各种各样的挫折和困难。有时候，他们会因为误会而争吵，有时候，他们会因为压力而感到疲惫。每当这时，他们都会想起那个午后，那个“嗟嗟嗟，很痛”的时刻。 有一次，小杨因为一次考试失利而心情低落，小芳得知后，特意为他准备了一顿丰盛的晚餐，还为他唱起了歌。看着小杨脸上逐渐露出的笑容，她知道，自己的关心已经让他走出了阴霾。 而小芳在面临升学压力时，也曾感到无比痛苦。这时，小杨成了她的精神支柱，他鼓励她要相信自己，告诉她只要努力，就一定能够实现自己的梦想。 岁月如歌，青春的脚步从未停歇。男生和女生一起度过了无数个“嗟嗟嗟，很痛”的时刻，也收获了无数个美好的回忆。他们明白，青春的疼痛是成长的一部分，只有勇敢面对，才能变得更加坚强。 如今，小杨和小芳已经分别走上了各自的人生道路。但那段青春岁月，那段“嗟嗟嗟，很痛”的时光，永远镌刻在他们心中。每当回忆起那段时光，他们都会感到无比温暖，因为那些疼痛，让他们懂得了珍惜，懂得了成长。 青春，是一场充满疼痛的旅程。男生和女生一起“嗟嗟嗟，很痛”，却也在这个过程中收获了成长和友谊。让我们携手共度这段美好的时光，勇敢地面对生活中的挑战，书写属于自己的青春传奇。

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。