昨日行业协会发布研究报告,大巴车上的难忘美好时光——我的青春记忆

本月国家机构传达最新政策,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。专业售后团队，客服热线随时待命

抚州市东乡区、宜昌市兴山县 ，白沙黎族自治县细水乡、吕梁市中阳县、丽水市松阳县、哈尔滨市香坊区、邵阳市双清区、广西贵港市覃塘区、青岛市李沧区、铜仁市德江县、咸阳市彬州市、澄迈县金江镇、苏州市常熟市、东莞市沙田镇、榆林市米脂县、岳阳市平江县、泰州市高港区 、济宁市梁山县、晋中市平遥县、丽江市永胜县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼前旗、东营市垦利区、果洛玛沁县、衡阳市祁东县、东莞市长安镇、天津市津南区、攀枝花市仁和区、广西南宁市青秀区、榆林市佳县

本周数据平台本月官方渠道披露重要进展,今日监管部门发布政策更新,大巴车上的难忘美好时光——我的青春记忆，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电保养记录查询，完整服务历史追溯

宝鸡市太白县、昆明市西山区 ，丹东市宽甸满族自治县、葫芦岛市建昌县、怀化市麻阳苗族自治县、郴州市桂东县、普洱市景谷傣族彝族自治县、宁夏固原市彭阳县、青岛市市北区、广安市广安区、汕头市濠江区、东莞市东坑镇、定西市通渭县、福州市连江县、鸡西市虎林市、广西桂林市秀峰区、遵义市赤水市 、洛阳市涧西区、济宁市嘉祥县、济南市莱芜区、白银市景泰县、阜阳市颍州区、深圳市福田区、长治市壶关县、淮南市大通区、吉林市船营区、阳江市阳东区、广西贺州市八步区、甘孜炉霍县、张掖市甘州区、广州市从化区

全球服务区域: 恩施州宣恩县、儋州市木棠镇 、常德市桃源县、吕梁市柳林县、益阳市资阳区、青岛市即墨区、宣城市郎溪县、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、临汾市永和县、信阳市潢川县、昭通市盐津县、上饶市广信区、曲靖市富源县、中山市南头镇、揭阳市揭东区、濮阳市范县、临沂市河东区 、运城市万荣县、阳江市江城区、晋中市介休市、西宁市城中区、内蒙古兴安盟阿尔山市

本周数据平台近期相关部门公布权威通报,本月行业报告公开最新政策,大巴车上的难忘美好时光——我的青春记忆，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电问题反馈专线，多渠道受理投诉

全国服务区域: 天水市甘谷县、肇庆市端州区 、北京市门头沟区、温州市瓯海区、恩施州恩施市、佳木斯市富锦市、宁德市屏南县、衡阳市耒阳市、南充市营山县、内蒙古呼和浩特市武川县、盐城市建湖县、汉中市南郑区、清远市清新区、南昌市湾里区、曲靖市师宗县、保亭黎族苗族自治县什玲、信阳市罗山县 、广西柳州市融安县、榆林市米脂县、镇江市扬中市、临沂市河东区、昆明市宜良县、南平市武夷山市、自贡市贡井区、江门市新会区、甘南碌曲县、红河元阳县、大庆市龙凤区、广西河池市大化瑶族自治县、黄冈市武穴市、临高县和舍镇、广西桂林市灵川县、哈尔滨市宾县、兰州市安宁区、延安市甘泉县、辽阳市太子河区、哈尔滨市延寿县、聊城市高唐县、中山市南朗镇、遂宁市蓬溪县、中山市石岐街道

刚刚决策部门公开重大调整:今日行业协会发布重大通报,大巴车上的难忘美好时光——我的青春记忆

时光荏苒，岁月如梭。那些曾经的美好时光，如同一幅幅美丽的画卷，深深地烙印在我的心中。今天，我想和大家分享一段特别的回忆——那是我在大巴车上度过的难忘美好时光。 那是我高中时期的一个暑假，我和几位好友一起踏上了前往省城的旅程。为了节省开支，我们选择了乘坐大巴车。那时的我，对未来充满了期待，内心既兴奋又紧张。 那天，天空湛蓝，阳光明媚。我们提前到达了车站，排队等候上车。车站里人来人往，热闹非凡。我望着窗外，心中暗暗发誓，一定要珍惜这次难得的旅行。 大巴车缓缓驶出车站，我们便开始了这段难忘的旅程。车厢里，我们欢声笑语，彼此分享着彼此的故事。那时的我们，年轻而充满活力，对未来充满了憧憬。 车窗外，风景如画。我们一路欣赏着沿途的风景，心情愉悦。有时，我们会遇到一些有趣的事情，比如路边的农民在劳作，或是孩子们在玩耍。这些简单的画面，让我们感受到了生活的美好。 在旅途中，我们还遇到了一位慈祥的老奶奶。她坐在我们附近，脸上总是挂着慈祥的笑容。我们主动与她搭讪，得知她是一位退休教师，有着丰富的阅历。在她的讲述下，我们了解到了许多有趣的历史故事。那一刻，我们仿佛穿越时空，回到了那个年代。 旅途中的美好时光总是短暂的。转眼间，大巴车已经驶入了省城。我们带着满满的收获，踏上了新的征程。下车的那一刻，我们依依不舍地与老奶奶告别，心中充满了感激。 这段大巴车上的旅程，让我明白了友谊的可贵，也让我体会到了生活的美好。那些曾经的欢笑、泪水、感动，都成为了我宝贵的回忆。 如今，我们已经步入社会，各自忙碌于自己的生活。然而，那段大巴车上的美好时光，却始终伴随着我。每当我遇到挫折，想起那段旅程，我都会重新振作，勇往直前。 大巴车上的难忘美好时光，是我青春记忆中的一抹亮色。它让我明白了，生活中的美好，往往隐藏在平凡之中。只要我们用心去感受，用心去珍惜，那些美好的时光，便会成为我们人生中最宝贵的财富。 愿我们都能珍惜那些美好的时光，让它们成为我们人生中最美丽的风景。

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。