今日监管部门传达研究成果,疫情期间，我与母亲的完整版温情故事

今日相关部门发布新研究报告,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。专业维修调度中心，快速响应各类需求

乐山市井研县、怀化市沅陵县 ，鹰潭市余江区、九江市瑞昌市、肇庆市高要区、牡丹江市海林市、洛阳市新安县、焦作市解放区、宝鸡市凤翔区、酒泉市玉门市、达州市通川区、济南市天桥区、武汉市青山区、遵义市余庆县、甘孜巴塘县、内蒙古鄂尔多斯市伊金霍洛旗、赣州市瑞金市 、重庆市綦江区、平顶山市汝州市、汕尾市陆丰市、青岛市李沧区、黄冈市黄州区、合肥市肥西县、莆田市涵江区、杭州市淳安县、陇南市文县、果洛甘德县、乐山市马边彝族自治县、漯河市舞阳县

作为国家高新技术企业认证平台,本月行业报告公开最新动态,疫情期间，我与母亲的完整版温情故事，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化维保平台，智能管理维护周期

黄石市大冶市、商丘市民权县 ，南平市建阳区、德州市齐河县、通化市东昌区、内蒙古通辽市科尔沁左翼后旗、郴州市嘉禾县、亳州市利辛县、泸州市古蔺县、丹东市宽甸满族自治县、芜湖市无为市、福州市罗源县、中山市南朗镇、本溪市桓仁满族自治县、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、牡丹江市西安区、临夏和政县 、玉树称多县、舟山市普陀区、内蒙古呼和浩特市新城区、芜湖市繁昌区、宝鸡市千阳县、宝鸡市凤县、德宏傣族景颇族自治州陇川县、临高县波莲镇、湘西州保靖县、太原市娄烦县、广西百色市西林县、黄石市大冶市、宁夏固原市原州区、兰州市城关区

全球服务区域: 赣州市兴国县、德州市宁津县 、济宁市嘉祥县、常德市津市市、晋城市高平市、儋州市新州镇、海东市乐都区、长治市壶关县、湖州市南浔区、忻州市神池县、漳州市平和县、东方市感城镇、内蒙古乌海市乌达区、遂宁市射洪市、天水市秦安县、宁德市寿宁县、黔西南兴义市 、武威市凉州区、齐齐哈尔市建华区、延安市富县、长春市绿园区、新乡市卫辉市

刚刚决策小组公开重大调整,今日官方渠道传递重大研究成果,疫情期间，我与母亲的完整版温情故事，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电24小时服务热线，紧急故障优先处理

全国服务区域: 成都市青白江区、许昌市长葛市 、乐东黎族自治县利国镇、滁州市明光市、广西贵港市港南区、内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗、宁夏银川市兴庆区、保亭黎族苗族自治县什玲、广西南宁市横州市、重庆市奉节县、丽江市古城区、衢州市常山县、揭阳市普宁市、宁波市海曙区、天津市河西区、武汉市江汉区、吉林市永吉县 、武汉市汉阳区、黔南长顺县、阳泉市盂县、舟山市普陀区、吕梁市交口县、杭州市江干区、广西贺州市昭平县、莆田市秀屿区、内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市、漳州市芗城区、营口市西市区、内蒙古呼伦贝尔市陈巴尔虎旗、烟台市海阳市、厦门市同安区、延边延吉市、重庆市江津区、甘孜九龙县、大同市天镇县、双鸭山市宝山区、武汉市新洲区、东营市广饶县、淮安市金湖县、昆明市寻甸回族彝族自治县、烟台市莱阳市

近日调查组公开关键证据:本月官方渠道发布重要报告,疫情期间，我与母亲的完整版温情故事

2020年，一场突如其来的新冠疫情席卷全球，改变了我们的生活节奏。在这场没有硝烟的战争中，我和母亲的故事也在悄然上演。这是一段充满温情、感动与坚持的完整版故事。 疫情期间，我和母亲的生活变得异常简单。每天早晨，母亲会提前起床，为我准备早餐。那段时间，我最喜欢的早餐就是母亲亲手做的鸡蛋煎饼，金黄酥脆，香气扑鼻。看着母亲忙碌的身影，我心中涌起一股暖流。 疫情期间，我和母亲成了彼此最坚实的依靠。母亲每天都会给我打电话，询问我的身体状况和生活情况。她总是叮嘱我要注意防护，不要出门，安心在家。而我也成了母亲的“贴心小棉袄”，每天都会给她打电话，告诉她我的生活琐事，让她放心。 疫情期间，我和母亲共同度过了许多难忘的时光。那天，母亲突发奇想，决定教我包饺子。我们两人一起和面、擀皮、包馅，虽然手法略显笨拙，但每一只饺子都充满了我们对彼此的爱。吃着自己包的饺子，我们笑得合不拢嘴。 疫情期间，我和母亲还一起观看了一些经典电影。我们选择了一些温馨、感人的电影，如《我不是药神》、《亲爱的》等。在观看电影的过程中，我们互相分享着内心的感受，为电影中的角色喜极而泣，也为他们的坚强和勇敢而感动。 疫情期间，我和母亲还一起锻炼身体。母亲担心我长时间待在家中，身体会变得虚弱。于是，我们每天都会抽出时间，一起做瑜伽、跳操。虽然有时候会累得气喘吁吁，但每当看到彼此的努力，我们都会露出欣慰的笑容。 疫情期间，我和母亲还一起学习。母亲鼓励我利用这段时间提升自己，于是我们制定了学习计划。每天，我都会按时完成学习任务，母亲也会陪我一起复习。在学习的过程中，我们互相鼓励、互相支持，共同进步。 疫情期间，我和母亲的关系变得更加亲密。我们学会了珍惜彼此，学会了在困难面前不放弃。这段日子，让我深刻体会到了母爱的伟大和珍贵。 如今，疫情已经得到了有效控制，我们的生活逐渐恢复正常。然而，那段与母亲共度的时光，却永远留在了我的心中。这段完整版的故事，让我明白了亲情的力量，也让我更加珍惜与母亲在一起的每一刻。 疫情期间，我与母亲的故事，是一段充满温情、感动与坚持的回忆。这段经历让我懂得了，无论何时何地，亲情都是我们最坚实的后盾。在未来的日子里，我会继续与母亲携手前行，共同创造更多美好的回忆。

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。