本月行业报告发布最新动态,一家三口互换着曰，共享生活乐趣

本月相关部门发布重要报告,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。数字化维保平台，智能优化保养方案

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近日监测中心公开最新参数,近日行业报告更新重大进展,一家三口互换着曰，共享生活乐趣，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

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可视化故障排除专线:本月行业协会披露重大成果,一家三口互换着曰，共享生活乐趣

在这个快节奏的时代，家庭生活也变得愈发忙碌。为了缓解压力，增进家庭成员间的感情，一家三口决定尝试一种独特的交流方式——互换着曰。这种交流方式不仅让家庭成员之间的沟通更加有趣，还让家庭生活充满了欢声笑语。 所谓“互换着曰”，就是家庭成员之间轮流发表自己的观点和看法，其他成员则要认真倾听，并在对方发言结束后给予回应。在这个过程中，每个人都要尊重对方的意见，学会倾听和理解。这种交流方式打破了传统的家庭沟通模式，让家庭成员在轻松愉快的氛围中畅所欲言。 一开始，家庭成员们都有些不适应这种新的交流方式。爸爸总是习惯性地打断妈妈的话，而妈妈则喜欢一个人说个不停。然而，在经过一段时间的磨合后，他们逐渐适应了这种交流方式，并从中发现了许多乐趣。 有一天，妈妈首先发言：“我觉得我们家的客厅太小了，我们得考虑换个更大的房子。”爸爸听后，微笑着说：“是啊，我也觉得客厅太小了。不过，我觉得我们更应该考虑的是如何合理利用空间，而不是换房子。”这时，儿子插话道：“我觉得我们可以把客厅的一角改造成一个小书房，这样我们就可以在客厅里工作，也可以在书房里休息。”听到儿子的建议，全家人都笑了。 在互换着曰的过程中，家庭成员们学会了倾听和尊重。他们发现，每个人都有自己的观点和看法，而这些观点和看法往往能带来意想不到的收获。比如，在讨论如何安排周末活动时，妈妈提出了去郊游的建议，爸爸则认为去电影院看电影更合适。而儿子则提议去附近的公园踢足球。最终，他们决定采纳儿子的建议，全家一起去公园踢足球，享受一个愉快的周末。 互换着曰不仅让家庭成员之间的沟通更加顺畅，还让他们更加了解彼此。在交流过程中，他们发现彼此的优点和不足，学会了包容和体谅。这种交流方式让家庭氛围变得更加和谐，也让家庭成员之间的关系更加亲密。 当然，在互换着曰的过程中，也会出现一些小插曲。比如，有时候家庭成员会因为某个问题产生分歧，这时就需要他们学会妥协和退让。在这个过程中，他们逐渐明白了沟通的重要性，也学会了如何处理家庭中的矛盾和问题。 总之，一家三口互换着曰，让他们的家庭生活充满了乐趣。这种独特的交流方式让他们更加了解彼此，也让家庭氛围变得更加和谐。在这个快节奏的时代，让我们一起尝试这种交流方式，让家庭生活更加美好。

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。