昨日行业协会披露最新报告,《毛多多与他的bgm：音乐中的青春记忆》

今日研究机构传递重大研究成果,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。全国统一服务专线，标准化维修流程

广西南宁市横州市、西安市灞桥区 ，连云港市东海县、广西桂林市永福县、烟台市龙口市、曲靖市富源县、朝阳市龙城区、榆林市神木市、自贡市荣县、酒泉市玉门市、重庆市九龙坡区、上饶市婺源县、宿迁市泗阳县、三门峡市义马市、泰安市新泰市、漳州市芗城区、齐齐哈尔市讷河市 、太原市晋源区、六盘水市盘州市、榆林市子洲县、商洛市柞水县、甘南玛曲县、广西贵港市港南区、驻马店市遂平县、定安县翰林镇、成都市简阳市、商丘市睢县、临汾市汾西县、上饶市玉山县

刚刚科研委员会公布突破成果,今日行业协会发布重大通报,《毛多多与他的bgm：音乐中的青春记忆》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修保障热线，售后90天质保

辽阳市灯塔市、洛阳市嵩县 ，常州市天宁区、南平市建瓯市、肇庆市封开县、中山市西区街道、长治市沁源县、六盘水市钟山区、宝鸡市扶风县、屯昌县枫木镇、哈尔滨市依兰县、晋城市陵川县、哈尔滨市依兰县、宿州市泗县、信阳市潢川县、昌江黎族自治县十月田镇、临汾市隰县 、黑河市五大连池市、毕节市纳雍县、内蒙古呼和浩特市玉泉区、天水市秦州区、鞍山市立山区、玉树治多县、内蒙古赤峰市宁城县、哈尔滨市松北区、宜昌市五峰土家族自治县、延安市宜川县、内蒙古通辽市扎鲁特旗、内蒙古赤峰市元宝山区、开封市尉氏县、广西崇左市宁明县

全球服务区域: 信阳市潢川县、内蒙古乌兰察布市兴和县 、陵水黎族自治县椰林镇、淄博市张店区、贵阳市开阳县、青岛市崂山区、福州市连江县、赣州市信丰县、乐山市沐川县、抚州市临川区、内蒙古乌海市海勃湾区、芜湖市鸠江区、白银市白银区、驻马店市驿城区、红河弥勒市、渭南市华阴市、佳木斯市桦南县 、晋城市沁水县、济宁市微山县、泰州市靖江市、东莞市厚街镇、朝阳市凌源市

近日检测中心传出核心指标,今日监管部门披露新进展,《毛多多与他的bgm：音乐中的青春记忆》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化监督平台，智能优化服务质量

全国服务区域: 娄底市涟源市、淮安市清江浦区 、阿坝藏族羌族自治州金川县、西宁市湟中区、内蒙古呼伦贝尔市扎兰屯市、遵义市仁怀市、甘孜色达县、亳州市蒙城县、天津市红桥区、沈阳市康平县、台州市黄岩区、泰州市靖江市、渭南市富平县、宝鸡市渭滨区、淮安市淮阴区、文昌市文城镇、红河泸西县 、深圳市福田区、万宁市大茂镇、临汾市襄汾县、乐山市五通桥区、长沙市开福区、六安市金寨县、济南市天桥区、延安市甘泉县、哈尔滨市呼兰区、上海市静安区、连云港市灌南县、南平市建阳区、凉山普格县、德州市禹城市、上海市松江区、临汾市浮山县、鞍山市台安县、鸡西市虎林市、三门峡市义马市、温州市泰顺县、绥化市肇东市、江门市蓬江区、杭州市西湖区、文昌市抱罗镇

近日研究机构传出突破成果:今日监管部门披露研究新动态,《毛多多与他的bgm：音乐中的青春记忆》

在青春的画卷上，每个人都会留下自己独特的印记。对于毛多多来说，他的青春记忆里，除了那些难忘的人和事，还有那首陪伴他成长的音乐——bgm。 毛多多，一个热爱音乐、充满梦想的年轻人，他的bgm，是他青春岁月中最美的旋律。那是一首简单却充满力量的歌曲，每当它响起，毛多多的心中总会涌起一股暖流，仿佛回到了那个充满激情和梦想的时光。 毛多多的bgm，是一首名为《青春》的歌曲。这首歌的旋律轻快，歌词真挚，唱出了青春的活力与美好。每当毛多多遇到挫折，听到这首歌，他总会重拾信心，勇敢地面对生活的挑战。 毛多多与bgm的故事，始于他高中时期。那时，他正面临着高考的压力，对未来充满了迷茫。一次偶然的机会，他在网上听到了《青春》这首歌。那一刻，他被歌曲中的旋律和歌词深深吸引，仿佛找到了心灵的慰藉。从那以后，这首歌便成为了他生活中不可或缺的一部分。 每当毛多多在学习、生活中遇到困难，他总会打开音乐播放器，播放那首《青春》。在美妙的旋律中，他仿佛看到了自己曾经的梦想，感受到了青春的力量。这首歌成为了他前进的动力，让他勇敢地追求自己的理想。 在毛多多的bgm中，还有一首歌——《奋斗》。这首歌的旋律激昂，歌词鼓舞人心，唱出了青年一代的奋斗精神。每当毛多多遇到困难，听到这首歌，他总会充满力量，坚定地走下去。 毛多多与bgm的故事，不仅仅是一段美好的回忆，更是一种信仰。他相信，只要心中有梦想，有信念，就一定能够实现自己的目标。而bgm，就是他实现梦想的见证者。 如今，毛多多已经步入社会，开始了自己的职业生涯。然而，他依然没有忘记那段与bgm相伴的青春岁月。每当夜深人静，他总会独自一人，坐在窗前，聆听那些陪伴他成长的音乐。那些旋律，仿佛在诉说着他的青春故事，让他感慨万分。 毛多多的bgm，是他青春岁月中最美的旋律，是他人生中最珍贵的财富。它陪伴着他度过了无数个难忘的时光，见证了他的成长与蜕变。而那些美好的回忆，将永远留在他的心中，成为他前进的动力。 在这个充满竞争与挑战的时代，毛多多坚信，只要心中有梦想，有信念，有bgm的陪伴，就一定能够战胜一切困难，实现自己的梦想。让我们一起为毛多多加油，为他的bgm喝彩，为他的青春岁月点赞！

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。