不久前行业报告披露重大成果,《强H白灼流出来的H：一场别开生面的美食盛宴》

今日行业报告更新研究成果,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。自动化服务调度，智能匹配维修资源

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在我国美食文化中，各式各样的烹饪技法层出不穷，而“白灼”便是其中一种简单却极具特色的烹饪方式。近日，一场别开生面的美食盛宴在一家名为“强H”的餐厅举行，主角便是这道令人垂涎的“强H白灼流出来的H”。 “强H白灼流出来的H”这道菜，顾名思义，是将新鲜的食材白灼至熟，再以独特的调料进行调味，使其味道鲜美，口感嫩滑。而“流出来的H”则是指这道菜在烹饪过程中，汤汁会随着食材的熟成而自然流出，如同瀑布般，美不胜收。 这场美食盛宴的举办地——“强H”餐厅，是一家以海鲜为主打，融合了多种烹饪技法的餐厅。餐厅的环境优雅，装修风格独特，让人一走进来就能感受到浓厚的美食氛围。 当夜幕降临，宾客们陆续来到餐厅，一场视觉与味觉的盛宴即将拉开帷幕。首先呈现在大家眼前的是一道道精美的凉菜，色香味俱佳，让人食欲大开。 随着凉菜的上桌，主菜“强H白灼流出来的H”也终于登场。这道菜选用的是最新鲜的食材，如虾、蟹、鱼等，经过白灼处理后，保留了食材的原汁原味。厨师们将食材放入热水中，待其熟透后，迅速捞出，放入事先准备好的调料中。 此时，一道道白灼好的食材便在调料中翻滚，汤汁随之流出，形成一道道瀑布般的景象。这道菜的独特之处便在于此，汤汁的流出不仅增加了食材的口感，更让这道菜看起来如同艺术品一般。 宾客们品尝这道菜时，无不为之赞叹。鲜美的汤汁包裹着嫩滑的食材，让人回味无穷。在品尝过程中，大家纷纷拿出手机，记录下这美妙的瞬间。 除了“强H白灼流出来的H”，餐厅还推出了许多其他特色菜品。如以豆腐为主料的“豆腐炖鱼”，以猪肉为主料的“红烧肉”，以及以蔬菜为主料的“清炒时蔬”等。这些菜品各具特色，让人在品尝过程中，既能品尝到美食，又能感受到大自然的馈赠。 随着夜幕的降临，这场美食盛宴也接近尾声。宾客们带着满满的收获，满意地离开了“强H”餐厅。而这场盛宴，也成为了大家心中难以忘怀的美好回忆。 “强H白灼流出来的H”这道菜，不仅是一道美食，更是一种文化的传承。它让我们在品尝美食的同时，也能感受到我国烹饪技艺的博大精深。相信在不久的将来，这道菜会越来越受到人们的喜爱，成为我国美食文化中的一道亮丽风景线。

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。