本周行业报告披露重要变化,校园里的和谐交响：女教师与校长在办公室内的温馨互动

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在繁忙的校园生活中，女教师与校长在办公室内的互动，成为了学校里一道温馨的风景线。她们或讨论教育问题，或分享教学心得，或相互鼓励，共同为学生的成长和发展贡献力量。 这天，阳光透过办公室的窗户洒在整洁的办公桌上，女教师李老师与校长张校长正在亲切地交谈。李老师是学校的英语教师，教学经验丰富，深受学生喜爱。而张校长则是一位富有远见的教育家，致力于推动学校的发展。 “张校长，我觉得我们学校的学生英语水平普遍较高，但口语表达方面还有待提高。”李老师一边翻看着学生的作业，一边向张校长提出自己的看法。 “嗯，你说得对。口语是英语学习的重要组成部分，我们得想办法提高学生的口语表达能力。”张校长认真地点头，思考片刻后说道，“要不这样，我们举办一场英语角活动，让学生在轻松愉快的氛围中练习口语。” 李老师听了，眼睛一亮，兴奋地说：“太好了，我这就去准备活动方案。” 张校长微笑着拍了拍李老师的肩膀，鼓励道：“有你这样的优秀教师，我相信我们的英语角活动一定会取得圆满成功。” 在接下来的日子里，李老师和张校长一起忙碌着。她们制定活动方案、联系志愿者、布置场地，各项工作都井井有条。终于，英语角活动如期举行。 活动现场，学生们积极参与，纷纷上台展示自己的英语口语。李老师耐心地纠正他们的发音，张校长则在一旁鼓励他们大胆表达。活动现场气氛热烈，欢声笑语不断。 活动结束后，李老师感激地对张校长说：“张校长，这次活动太成功了，学生们的英语口语能力得到了很大提高。感谢您的支持。” 张校长微笑着说：“这都是我们应该做的。作为教育工作者，我们要关注学生的全面发展，为他们创造更多展示自己的机会。” 在这次英语角活动中，女教师与校长之间的互动，充分展现了他们之间的默契与信任。他们共同为学生的成长助力，用实际行动诠释了教育者的担当。 在日常工作中，女教师与校长之间的互动也颇为频繁。他们经常在办公室里讨论教学问题、交流教育心得。每当遇到困难，他们都会相互鼓励、共同面对。 有一次，李老师因为家中有事，无法按时到校。得知这一消息后，张校长立即安排其他老师顶替她的课程，并亲自前往李老师家中探望。在了解到李老师的困难后，张校长主动提出帮助她解决。 “李老师，你放心养病，学校的事情我会帮你处理的。”张校长关切地说。 李老师感动地握住张校长的手，眼含泪水：“谢谢您，张校长。有您这样的领导，我倍感温暖。” 女教师与校长在办公室内的互动，不仅体现了他们对教育事业的热爱，更彰显了他们之间的深厚友谊。他们携手共进，为学校的发展贡献着自己的力量，为学生的成长搭建起一座坚实的桥梁。 在这个充满爱的校园里，女教师与校长之间的互动，成为了教育者最美的风景。让我们共同期待，他们为教育事业谱写出的更加辉煌的篇章。

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。