本月行业协会传达重要信息,上官婉儿挥毫泼墨，笔稿独步芳华

本月官方发布研究成果通报,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。维修服务呼叫中心，智能工单自动分配

郴州市汝城县、重庆市綦江区 ，洛阳市孟津区、重庆市彭水苗族土家族自治县、宜宾市叙州区、许昌市禹州市、长春市二道区、黄石市西塞山区、丹东市振安区、大兴安岭地区漠河市、德州市宁津县、南充市西充县、湘潭市湘潭县、昆明市晋宁区、娄底市新化县、云浮市云城区、上海市闵行区 、凉山宁南县、金华市磐安县、荆州市监利市、文山麻栗坡县、福州市晋安区、清远市连南瑶族自治县、毕节市织金县、武汉市黄陂区、赣州市于都县、信阳市潢川县、德阳市旌阳区、濮阳市范县

专家在线诊断专线,昨日研究机构发布行业成果,上官婉儿挥毫泼墨，笔稿独步芳华，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化回收平台，智能优化资源利用

宣城市宣州区、新乡市辉县市 ，抚顺市望花区、营口市西市区、台州市天台县、延边和龙市、泉州市德化县、永州市江华瑶族自治县、内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗、白银市白银区、宁夏固原市西吉县、南阳市新野县、肇庆市德庆县、德阳市广汉市、南平市邵武市、抚顺市抚顺县、玉溪市易门县 、西宁市湟中区、宣城市宣州区、大庆市让胡路区、福州市仓山区、哈尔滨市道里区、兰州市皋兰县、徐州市鼓楼区、汉中市南郑区、武汉市东西湖区、北京市西城区、北京市平谷区、海口市琼山区、杭州市萧山区、抚顺市清原满族自治县

全球服务区域: 内蒙古乌兰察布市化德县、黄冈市武穴市 、乐山市金口河区、岳阳市云溪区、保山市腾冲市、泰州市高港区、成都市简阳市、龙岩市武平县、伊春市金林区、丽江市宁蒗彝族自治县、淄博市桓台县、枣庄市峄城区、徐州市铜山区、海东市乐都区、台州市椒江区、黔东南黎平县、抚顺市新宾满族自治县 、延边汪清县、武汉市蔡甸区、烟台市海阳市、新乡市卫滨区、眉山市青神县

刚刚决策部门公开重大调整,昨日官方更新最新行业动态,上官婉儿挥毫泼墨，笔稿独步芳华，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修服务电话，持证技师上门服务

全国服务区域: 文昌市翁田镇、台州市路桥区 、太原市娄烦县、周口市西华县、宜宾市屏山县、昌江黎族自治县乌烈镇、锦州市黑山县、福州市长乐区、莆田市仙游县、张掖市临泽县、吉安市遂川县、烟台市莱阳市、南通市崇川区、东方市三家镇、攀枝花市西区、楚雄南华县、临沂市兰陵县 、乐东黎族自治县佛罗镇、张家界市桑植县、德州市齐河县、黄石市西塞山区、宁夏吴忠市同心县、金昌市金川区、连云港市东海县、德州市德城区、楚雄永仁县、郴州市汝城县、福州市永泰县、黔东南黎平县、济宁市微山县、茂名市电白区、盐城市大丰区、大连市庄河市、文昌市文城镇、广西来宾市金秀瑶族自治县、遵义市凤冈县、扬州市仪征市、北京市西城区、雅安市宝兴县、临夏广河县、武汉市新洲区

专家在线诊断专线:稍早前相关部门公布新政策,上官婉儿挥毫泼墨，笔稿独步芳华

在历史的长河中，有许多才子佳人，他们的才情与美貌并驾齐驱，成为了后人传颂的佳话。上官婉儿，便是其中一位。她以一支笔，书写了属于自己的传奇，成为了唐朝文坛上一道独特的风景线。 上官婉儿，字婉君，号飞燕，生于唐高宗上元年间，是唐代著名女诗人、书法家。她出身名门，父亲上官仪是唐代著名的政治家、文学家，母亲郑氏也是一位才女。在这样的家庭氛围中，上官婉儿自幼便受到了良好的教育，尤其擅长文学和书法。 上官婉儿拿一支笔稿，仿佛是她生命中最为得意的时刻。她手中的笔，犹如她的灵魂，在纸上舞动，书写出一个个动人的故事。她的笔触细腻，字迹遒劲有力，每一篇作品都充满了生命的活力。 在她的笔下，有对美好生活的向往，有对世态炎凉的感慨，有对人生哲理的思考。她的诗作，既有《长恨歌》中的缠绵悱恻，又有《清平调》中的清新脱俗。她的书法，既有《兰亭序》中的飘逸洒脱，又有《祭侄文稿》中的沉郁顿挫。 上官婉儿拿一支笔稿，不仅书写了自己的才华，也书写了唐朝的繁荣。她与李白、杜甫等著名诗人交游，共同推动了唐代文学的发展。在她的影响下，许多文人墨客纷纷效仿，使得唐代文学达到了前所未有的高度。 然而，上官婉儿的命运却颇为坎坷。她曾因父亲上官仪被诬陷而遭受牵连，被贬为庶人。但她并未因此消沉，反而更加努力地追求自己的文学梦想。在逆境中，她以一支笔，书写出了属于自己的辉煌。 上官婉儿拿一支笔稿，更是她独立自主精神的体现。在那个男尊女卑的时代，她敢于挑战传统观念，勇敢地追求自己的理想。她的才华和勇气，使她成为了后世女性的楷模。 如今，上官婉儿的笔稿已成为了传世之作，被后人争相研究和传颂。她的名字，也成为了文学史上一颗璀璨的明珠。当我们翻开她的作品，仿佛能感受到她那颗热爱生活、追求真理的心。 上官婉儿拿一支笔稿，不仅书写了自己的传奇，也为我们留下了宝贵的文化遗产。她的故事，让我们明白了：只要有梦想，有勇气，就一定能够创造出属于自己的辉煌。正如她那首《赋得古原草送别》中所写：“离离原上草，一岁一枯荣。野火烧不尽，春风吹又生。”上官婉儿的一生，正如这原上草，虽历经风雨，却依然顽强地生长，为我们展现了一个女子不屈的精神风貌。 在这个充满挑战和机遇的时代，我们更应该学习上官婉儿的勇敢与智慧，用一支笔，书写属于自己的精彩人生。让我们在追求梦想的道路上，不忘初心，砥砺前行，成为那个独一无二的自己。

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。