本月研究机构传达行业新动向,欧洲：人物与动物和谐共处的画卷

今日官方通报行业政策变化,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。专业家电维修客服，一对一解决问题

广西来宾市兴宾区、大庆市龙凤区 ，运城市万荣县、温州市泰顺县、内江市隆昌市、临汾市曲沃县、泸州市古蔺县、葫芦岛市兴城市、吕梁市兴县、庆阳市镇原县、六安市叶集区、乐东黎族自治县尖峰镇、荆州市沙市区、天津市滨海新区、甘孜得荣县、赣州市瑞金市、怀化市靖州苗族侗族自治县 、普洱市西盟佤族自治县、永州市江永县、白沙黎族自治县荣邦乡、益阳市赫山区、永州市道县、黄南同仁市、西安市莲湖区、金昌市金川区、安康市汉滨区、红河蒙自市、德州市禹城市、陇南市康县

近日监测部门公开,昨日官方渠道传递新研究成果,欧洲：人物与动物和谐共处的画卷，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国统一延保标准，透明服务条款

江门市新会区、甘南卓尼县 ，文昌市抱罗镇、嘉兴市平湖市、红河元阳县、直辖县天门市、阿坝藏族羌族自治州松潘县、湛江市廉江市、潍坊市昌邑市、吉林市桦甸市、张家界市武陵源区、广西梧州市藤县、迪庆香格里拉市、常州市武进区、四平市伊通满族自治县、红河蒙自市、儋州市木棠镇 、沈阳市铁西区、乐东黎族自治县黄流镇、陇南市宕昌县、佳木斯市向阳区、天津市武清区、昭通市绥江县、广西贵港市平南县、陇南市成县、肇庆市德庆县、常德市汉寿县、铜仁市江口县、吉安市遂川县、哈尔滨市延寿县、楚雄大姚县

全球服务区域: 宜春市铜鼓县、南平市邵武市 、广西北海市合浦县、郴州市临武县、雅安市名山区、遵义市赤水市、开封市龙亭区、广西柳州市鱼峰区、天津市蓟州区、新乡市原阳县、吕梁市交城县、成都市崇州市、鹰潭市余江区、咸阳市兴平市、绍兴市诸暨市、武汉市东西湖区、哈尔滨市道外区 、重庆市南川区、驻马店市上蔡县、乐山市五通桥区、晋城市陵川县、大理永平县

本周官方渠道披露研究成果,昨日研究机构发布行业成果,欧洲：人物与动物和谐共处的画卷，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：客服中心24小时在线，随时响应需求

全国服务区域: 广州市从化区、东莞市麻涌镇 、沈阳市浑南区、广西钦州市灵山县、临高县和舍镇、白山市抚松县、苏州市常熟市、深圳市罗湖区、枣庄市山亭区、宜春市宜丰县、宁夏固原市西吉县、宝鸡市麟游县、广西钦州市钦北区、南阳市方城县、宁波市慈溪市、攀枝花市盐边县、齐齐哈尔市昂昂溪区 、安庆市望江县、上饶市婺源县、萍乡市莲花县、温州市永嘉县、株洲市天元区、白银市景泰县、吕梁市兴县、吉安市安福县、朝阳市凌源市、齐齐哈尔市克山县、宣城市旌德县、吉安市万安县、南充市南部县、宁夏中卫市海原县、万宁市大茂镇、临沂市临沭县、临汾市曲沃县、内蒙古乌海市海南区、怀化市麻阳苗族自治县、海口市美兰区、广元市利州区、烟台市莱州市、汉中市城固县、玉树杂多县

刚刚决策小组公开重大调整:本月行业报告公开最新动态,欧洲：人物与动物和谐共处的画卷

欧洲，这片充满历史与文化的土地，不仅是人类智慧的结晶，更是自然与生命共融的象征。在这里，人物与动物之间的交互，不仅展现了人类对自然的尊重，更描绘出一幅幅和谐共处的美丽画卷。 在欧洲的乡村，你常常可以看到人与动物亲密无间的场景。清晨，鸡鸣犬吠，唤醒了沉睡的村庄；午后，牛羊悠闲地漫步在田野间，与农夫们谈笑风生；傍晚，孩子们追逐着嬉戏的猫狗，欢声笑语回荡在乡间小路上。这种和谐共处的场景，源于欧洲人对自然的敬畏与尊重。 在欧洲的城市，人与动物的交互同样充满温情。公园里，鸽子和人们共同分享着阳光；街头，流浪猫狗在爱心人士的照顾下，找到了家的温暖；动物园里，游客们与动物们互动，感受着生命的奇妙。这种和谐共处的氛围，体现了人类对生命的关爱与呵护。 在欧洲的节日庆典中，动物更是成为了不可或缺的元素。比如，西班牙的斗牛节，虽然有人对这种活动表示质疑，但不可否认的是，斗牛士与牛之间的互动，展现了人类对力量的崇拜与尊重。而在意大利的狂欢节，人们装扮成各种动物，载歌载舞，欢庆着丰收的喜悦。这些活动，既是对动物的尊重，也是人类对生命的一种庆祝。 在欧洲的历史长河中，人物与动物的交互更是留下了许多动人的故事。从古希腊神话中的宙斯与天鹅、赫拉与白鹿，到中世纪骑士与骏马的传奇，再到文艺复兴时期达芬奇对动物的细腻描绘，无不展现了人类对动物的热爱与敬畏。这些故事，成为了欧洲文化的重要组成部分，传承着人类与自然和谐共处的智慧。 然而，在人类文明不断发展的今天，人与动物的和谐共处也面临着诸多挑战。环境污染、资源枯竭、生态破坏等问题，使得许多动物失去了生存的家园。为了保护这些珍贵的生命，欧洲各国纷纷出台政策，加强生态保护，推动人与自然和谐共生。 在我国，人与动物的和谐共处同样得到了高度重视。近年来，我国政府加大了对野生动物保护的力度，提倡绿色生活方式，倡导人与自然和谐共生。相信在不久的将来，我国也能像欧洲一样，展现出人与动物和谐共处的美丽画卷。 总之，欧洲的人物与动物交互，不仅是一幅幅美丽的画卷，更是人类对自然、对生命的一种敬畏与尊重。让我们携手共进，共同守护这片美丽的家园，让人物与动物和谐共处，共创美好未来。

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。