本月行业报告披露新进展,陈太：一位普通家庭主妇的温馨故事

本月行业报告发布最新动态,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。全国统一回收专线，环保处理旧家电

铜仁市江口县、杭州市富阳区 ，文山砚山县、内蒙古鄂尔多斯市乌审旗、南阳市新野县、绥化市海伦市、榆林市定边县、泸州市纳溪区、延安市富县、曲靖市宣威市、咸阳市秦都区、榆林市府谷县、铁岭市昌图县、宿迁市沭阳县、渭南市潼关县、北京市通州区、龙岩市长汀县 、自贡市大安区、陵水黎族自治县隆广镇、恩施州建始县、清远市清城区、铁岭市调兵山市、雅安市天全县、庆阳市环县、徐州市丰县、泰安市泰山区、万宁市后安镇、上饶市余干县、安庆市岳西县

本月官方渠道传达政策动向,近期行业报告发布新研究成果,陈太：一位普通家庭主妇的温馨故事，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：预防性维保中心，延长产品使用寿命

沈阳市康平县、庆阳市宁县 ，宣城市旌德县、九江市瑞昌市、运城市盐湖区、淮北市相山区、开封市尉氏县、汉中市汉台区、大兴安岭地区呼中区、惠州市惠城区、红河石屏县、乐山市五通桥区、辽源市龙山区、黄山市屯溪区、西安市碑林区、乐山市沐川县、重庆市垫江县 、日照市五莲县、红河开远市、烟台市福山区、宿州市灵璧县、河源市龙川县、益阳市赫山区、张掖市民乐县、铜仁市印江县、铁岭市铁岭县、甘南卓尼县、韶关市仁化县、凉山普格县、宁德市福安市、丽水市景宁畲族自治县

全球服务区域: 昌江黎族自治县叉河镇、贵阳市观山湖区 、六盘水市钟山区、武汉市东西湖区、东方市东河镇、黔西南兴仁市、南京市高淳区、抚州市资溪县、德州市平原县、襄阳市樊城区、广西柳州市融安县、文山马关县、德宏傣族景颇族自治州瑞丽市、孝感市孝南区、内蒙古通辽市科尔沁区、潮州市潮安区、宜昌市枝江市 、哈尔滨市平房区、宝鸡市陈仓区、东方市感城镇、河源市东源县、黔东南榕江县

近日技术小组通报核心进展,今日行业报告更新行业新动态,陈太：一位普通家庭主妇的温馨故事，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业售后服务中心，技术团队随时支援

全国服务区域: 海西蒙古族天峻县、株洲市茶陵县 、巴中市恩阳区、琼海市嘉积镇、齐齐哈尔市昂昂溪区、安顺市平坝区、濮阳市台前县、孝感市云梦县、红河泸西县、内蒙古通辽市库伦旗、徐州市新沂市、哈尔滨市平房区、阿坝藏族羌族自治州松潘县、怀化市辰溪县、达州市万源市、汕头市龙湖区、本溪市桓仁满族自治县 、安阳市林州市、通化市东昌区、佳木斯市向阳区、内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗、陇南市礼县、甘孜新龙县、六盘水市六枝特区、衢州市龙游县、伊春市汤旺县、广西钦州市钦北区、成都市温江区、德阳市中江县、萍乡市芦溪县、甘孜巴塘县、内蒙古兴安盟扎赉特旗、梅州市丰顺县、东营市东营区、澄迈县金江镇、莆田市仙游县、荆门市掇刀区、昌江黎族自治县石碌镇、漳州市东山县、韶关市翁源县、湛江市吴川市

近日观测中心传出重要预警:本周研究机构披露行业动态,陈太：一位普通家庭主妇的温馨故事

在我国广袤的土地上，生活着无数个温馨的家庭，每个家庭都有其独特的温馨故事。今天，我们要讲述的，就是一位名叫陈太的普通家庭主妇的温馨故事。 陈太，一个听起来并不起眼的名字，却承载着一个家庭的希望与幸福。她是一位典型的家庭主妇，每天忙碌于厨房、客厅和卧室，为家人营造一个温馨舒适的家。 陈太的家并不富裕，但她总是尽自己最大的努力，让家人感受到家的温暖。每天清晨，当第一缕阳光透过窗帘洒进房间，陈太就已经起床，开始忙碌的一天。她先是为家人准备早餐，然后是打扫卫生，接着是洗衣服、熨衣服，最后才是照顾孩子。 陈太的儿子小明，是一个活泼可爱的小男孩。他总是喜欢缠着妈妈，让她给他讲故事、陪他玩游戏。每当这个时候，陈太总是耐心地满足儿子的要求，因为她知道，这是她作为母亲的责任。 在陈太的眼中，家庭是最重要的。她把所有的精力都放在了家庭上，为了给家人一个更好的生活，她省吃俭用，从不浪费一分钱。她常说：“家是最温暖的港湾，我们要珍惜它，用心去经营。” 陈太的丈夫在外工作，虽然工作繁忙，但他始终关心着家里的每一个成员。每当周末，他都会尽量抽出时间回家，陪伴家人。陈太总是为他准备一桌丰盛的晚餐，让他感受到家的温暖。 在陈太的悉心照料下，小明健康成长，成绩优异。每当小明取得好成绩，陈太总是第一个为他高兴，她知道，这是她付出努力的回报。 然而，生活并非总是一帆风顺。有一次，陈太的丈夫在工作中不幸受伤，需要手术治疗。面对突如其来的变故，陈太没有退缩，她毅然承担起家庭的重担，既要照顾丈夫，又要照顾孩子。在陈太的精心照料下，丈夫的病情逐渐好转，一家人度过了一个又一个难关。 陈太的故事，虽然平凡，却充满了感动。她用自己的双手，为家人撑起一片蓝天。她用自己的爱心，温暖了整个家庭。 在这个世界上，像陈太这样的家庭主妇还有很多。她们默默无闻，却为家庭付出了太多。她们用自己的辛勤劳动，为家人创造了一个温馨的家。 让我们向这些伟大的家庭主妇致敬，感谢她们为家庭付出的无私奉献。同时，也让我们珍惜身边的每一个温馨瞬间，用心去经营自己的家庭，让爱永远流淌在每一个角落。

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。