今日行业报告发布新政策变化,《黑暗之魂：入侵，一场灵魂的试炼》

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统一维修资源中心:昨日行业报告更新行业政策,《黑暗之魂：入侵，一场灵魂的试炼》

在广袤的幻想世界中，有一片被称为“黑暗之魂”的神秘大陆。这里，邪恶势力横行，黑暗笼罩着每一个角落。而在这片大陆的边缘，一场前所未有的入侵正在悄然上演，这不仅仅是一场战争，更是一场灵魂的试炼。 黑暗之魂大陆，曾经是光明与黑暗的交汇之地，人类、精灵、兽人等种族共同生活在这片土地上。然而，随着岁月的流逝，邪恶势力逐渐侵蚀了这片土地，光明与黑暗的界限变得模糊不清。在这片大陆上，人们为了生存，不得不拿起武器，捍卫自己的家园。 在这场入侵中，黑暗势力以一股强大的力量，试图征服整个黑暗之魂大陆。他们利用黑暗魔法，召唤出各种恐怖的怪物，对无辜的居民进行残酷的迫害。为了保卫家园，勇敢的战士们纷纷挺身而出，他们踏上了一条充满荆棘的征程。 在这场入侵中，一位名叫“入侵者”的神秘角色扮演着至关重要的角色。他身披黑色战甲，手持一把锋利的长剑，肩负着拯救黑暗之魂大陆的重任。入侵者并非来自黑暗之魂大陆，而是来自遥远的异世界。他拥有强大的力量，却因某种原因被困在了这里。为了回到自己的世界，他必须打败黑暗势力，拯救这片大陆。 在入侵者的带领下，一群勇敢的战士们组成了抵抗军。他们历经千辛万苦，终于找到了黑暗势力的老巢。然而，黑暗势力的首领——黑暗之王，却是一个强大的存在。他拥有无与伦比的力量，甚至可以操控时间与空间。为了打败黑暗之王，入侵者和他的同伴们必须通过层层考验，不断提升自己的实力。 在这场灵魂的试炼中，入侵者们不仅要面对黑暗势力的怪物，还要面对内心的恐惧与疑惑。他们曾经是普通的居民，如今却肩负着拯救世界的重任。在这个过程中，他们逐渐成长，学会了勇敢、坚定和团结。 终于，在一场惊心动魄的决战中，入侵者与黑暗之王展开了生死较量。在这场战斗中，入侵者凭借自己的勇气和智慧，成功击败了黑暗之王。黑暗势力被彻底消灭，黑暗之魂大陆重见光明。 然而，入侵者并没有因此而满足。他深知，在这片大陆上，还有许多未知的危险等待着他。为了保卫家园，他决定继续留在黑暗之魂大陆，继续守护这片土地。 在这场入侵中，黑暗之魂大陆的居民们深刻体会到了团结的力量。他们携手共进，共同面对黑暗势力的挑战。而入侵者，也成为了这片土地上永恒的传说。 黑暗之魂：入侵，不仅仅是一场战争，更是一场灵魂的试炼。在这场试炼中，勇敢的战士们用鲜血和生命捍卫了家园，书写了一段不朽的传奇。而这段传奇，将永远流传在黑暗之魂大陆的每一个角落。

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。