近日，美團(tuán)正式發(fā)布并開源其最新大模型 LongCat-Flash-Chat，該模型在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中展現(xiàn)出卓越性能，尤其在通用知識(shí)理解與智能體任務(wù)方面表現(xiàn)突出，綜合能力超越 DeepSeek-V3.1，并在編程任務(wù)中接近 Claude4 Sonnet 的水平。

LongCat-Flash 采用混合專家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架構(gòu)，總參數(shù)量達(dá)到 560B，但通過(guò)創(chuàng)新的“零計(jì)算專家”機(jī)制，每個(gè) token 僅激活 18.6B 至 31.3B 參數(shù)，平均激活參數(shù)量約為 27B。這一設(shè)計(jì)顯著提升了計(jì)算效率，在保證模型性能的同時(shí)，大幅降低了推理階段的資源消耗。

在 ArenaHard-V2 基準(zhǔn)測(cè)試中，LongCat-Flash 取得 86.50 的得分，位列所有評(píng)估模型中的第二名，超過(guò) DeepSeek-V3.1。在智能體相關(guān)任務(wù)中，其表現(xiàn)也優(yōu)于 DeepSeek-V3.1、Qwen3 MoE-2507，甚至在某些方面超過(guò)閉源模型 Claude4 Sonnet。這一成績(jī)表明，LongCat-Flash 在復(fù)雜任務(wù)處理和指令遵循方面具備顯著優(yōu)勢(shì)。

編程能力方面，LongCat-Flash 在 TerminalBench 基準(zhǔn)測(cè)試中獲得 39.51 分，僅次于 Claude4 Sonnet 的 40.7 分，顯示出其在命令行任務(wù)和代碼生成方面的強(qiáng)勁實(shí)力。盡管與“編程之王”仍存在微小差距，但其表現(xiàn)已處于行業(yè)領(lǐng)先水平。

美團(tuán)在模型訓(xùn)練過(guò)程中采用了多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新。通過(guò) PID 控制器實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)專家偏置，有效控制激活參數(shù)量，提升訓(xùn)練穩(wěn)定性?？鐚油ǖ赖囊雽?shí)現(xiàn)了 MoE 結(jié)構(gòu)中通信與計(jì)算的高效并行，進(jìn)一步加速訓(xùn)練與推理過(guò)程。配合底層系統(tǒng)優(yōu)化，該模型在 30 天內(nèi)完成訓(xùn)練，并在 H800 硬件上實(shí)現(xiàn)每秒 100+ token 的生成速度，推理成本低至每百萬(wàn) token 5 元。

針對(duì)智能體能力的優(yōu)化，LongCat-Flash 通過(guò)自建評(píng)測(cè)集指導(dǎo)數(shù)據(jù)策略，并采用多智能體方法生成多樣化、高質(zhì)量的軌跡數(shù)據(jù)，全面提升了模型在復(fù)雜交互與任務(wù)執(zhí)行中的表現(xiàn)。

綜合來(lái)看，LongCat-Flash 不僅在性能上媲美甚至超越當(dāng)前主流大模型，更在效率與成本控制方面實(shí)現(xiàn)顯著突破。其開源發(fā)布將為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提供一個(gè)新的高性能基礎(chǔ)模型選擇，推動(dòng)大模型技術(shù)在更多實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用。

目前，LongCat-Flash-Chat 已在 GitHub 和 Hugging Face 平臺(tái)開源，用戶可訪問(wèn)其官方網(wǎng)站進(jìn)行體驗(yàn)。

（注：本文在資料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰寫階段使用了 AI 工具，最終內(nèi)容經(jīng)人類編輯核實(shí)事實(shí)、調(diào)整邏輯、優(yōu)化表達(dá)后完成。）

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