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美团大模型来了！开源“长猫”，性能追平DeepSeek V3.1，同样主打“算力节省”
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</strong></p><p>模型可以智能地判断输入内容中不同部分的重要性，并将计算量较小的任务（例如常见的词语、标点符号）分配给一个特殊的“零计算”专家。</p><p><strong>该专家不进行实际的复杂运算，直接返回输入，从而极大地节省了算力。</strong></p><p>得益于此，模型在处理每个词元（token）时，<strong>仅需动态激活186亿至313亿的参数（平均约270亿），实现了性能与效率的完美平衡。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dd50319902456a18b4c690c19b635e59\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"511\"/></p><p>在大规模MoE模型中，不同“专家”模块之间的通信延迟往往是性能瓶颈。</p><p>为此龙猫大模型引入了快捷连接混合专家模型 (Shortcut-connected MoE, ScMoE) </p><p>ScMoE架构通过引入一个快捷连接，<strong>有效地扩大了计算和通信的重叠窗口，显著提升了训练和推理的吞吐量，让模型的响应速度更快。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27eeefbdbce79c771472f382e3fde163\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"510\"/></p><p>为了让模型不仅能“聊天”，更能成为能解决复杂任务的“智能代理”，LongCat-Flash经历了一个<strong>精心设计的 为Agent而生的多阶段训练流程。</strong></p><p>该流程包括大规模预训练、针对性地提升推理和代码能力的中期训练，以及专注于对话和工具使用能力的后训练。</p><p><strong>这种设计使其在执行需要调用工具、与环境交互的复杂任务时表现出色。</strong></p><p>一个有趣且值得关注的细节是，在官方的技术报告中，<strong>强调了LongCat-Flash是在一个包含数万个加速器（tens of thousands of 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(General Domains) 在衡量模型通用知识和推理能力的测试中，LongCat-Flash 表现稳定且出色。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a022b98b979bd727287472423c4f855\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"703\"/></p><p><strong>MMLU / MMLU-Pro ：</strong></p><p>这是衡量模型综合知识水平的核心指标。</p><p>LongCat-Flash 的得分（89.71 / 82.68）与 DeepSeek V3.1、Qwen3 MoE 和 Kimi-K2 处于同一梯队，证明了其扎实的基础知识和推理能力。</p><p><strong>ArenaHard-V2 ：</strong></p><p>这个基准更侧重于模型作为聊天助手的“体感”和处理复杂指令的能力。LongCat-Flash 在此项得分 86.50 ，超过了 DeepSeek V3.1，与 Qwen3 MoE（88.20）非常接近，这说明它的对话和推理能力非常优秀。</p><p><strong>中文能力 (CEval / CMMLU) ：</strong></p><p>作为中文领域的权威测试，LongCat-Flash 在 CEval 上表现优异（90.44），在 CMMLU 上也保持了不错的水平，证明其对中文语言有很好的支持。</p><p>指令遵循(Instruction Following)这是 LongCat-Flash 最突出的亮点。</p><p>技术报告中提到，模型为“Agent”能力进行了专门的多阶段训练，而评估结果也印证了这一点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a7525a6a0d55ab83dd9cb081a820165\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"235\"/></p><p><strong>IFEval & COLLIE ：</strong></p><p>这两个基准专门评估模型理解并执行复杂、多步骤指令的能力。</p><p>在 IFEval 上，LongCat-Flash 的得分（89.65）名列前茅，超越了 DeepSeek V3.1，与 Kimi-K2 和 Qwen3 MoE 并驾齐驱。</p><p><strong>在 COLLIE 测试中，LongCat-Flash 取得了 57.10 的高分， 在所有参与对比的模型中排名第一 。</strong></p><p>这强有力地证明了它在执行需要调用工具、与环境交互的复杂“智能代理”（Agent）任务方面的卓越能力。 </p><p>目前，<strong>LongCat-Flash模型已经发布在Hugging Face和Githiub社区，并遵循MIT许可协议。</strong></p><p>全球学术界和产业界的研究者、开发者都可以自由地使用和探索这个强大的模型，共同推动AI技术的发展。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美团大模型来了！开源“长猫”，性能追平DeepSeek V3.1，同样主打“算力节省”</title>\n<style 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</strong></p><p>模型可以智能地判断输入内容中不同部分的重要性，并将计算量较小的任务（例如常见的词语、标点符号）分配给一个特殊的“零计算”专家。</p><p><strong>该专家不进行实际的复杂运算，直接返回输入，从而极大地节省了算力。</strong></p><p>得益于此，模型在处理每个词元（token）时，<strong>仅需动态激活186亿至313亿的参数（平均约270亿），实现了性能与效率的完美平衡。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dd50319902456a18b4c690c19b635e59\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"511\"/></p><p>在大规模MoE模型中，不同“专家”模块之间的通信延迟往往是性能瓶颈。</p><p>为此龙猫大模型引入了快捷连接混合专家模型 (Shortcut-connected MoE, ScMoE) </p><p>ScMoE架构通过引入一个快捷连接，<strong>有效地扩大了计算和通信的重叠窗口，显著提升了训练和推理的吞吐量，让模型的响应速度更快。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27eeefbdbce79c771472f382e3fde163\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"510\"/></p><p>为了让模型不仅能“聊天”，更能成为能解决复杂任务的“智能代理”，LongCat-Flash经历了一个<strong>精心设计的 为Agent而生的多阶段训练流程。</strong></p><p>该流程包括大规模预训练、针对性地提升推理和代码能力的中期训练，以及专注于对话和工具使用能力的后训练。</p><p><strong>这种设计使其在执行需要调用工具、与环境交互的复杂任务时表现出色。</strong></p><p>一个有趣且值得关注的细节是，在官方的技术报告中，<strong>强调了LongCat-Flash是在一个包含数万个加速器（tens of thousands of accelerators）的大规模集群上完成训练的。</strong></p><p>这个用词非常严谨。</p><p>在当前AI领域，虽然大家通常会立刻<a href=\"https://laohu8.com/S/00992\">联想</a>到NVIDIA的GPU，<strong>但“加速器”是一个更广泛的概念，它可以包括Google的TPU、华为的升腾（Ascend）或其他专为AI计算设计的芯片。</strong></p><p>官方选择使用这个词汇，而没有明确指出是“GPU”，这为硬件的具体来源留下了一定的想象空间，也体现了其在技术陈述上的精确性。</p><p>无论具体是哪种硬件，在如此庞大的集群上，<strong>于短短30天内完成超过20万亿词元的训练量，都足以证明其背后基础设施的强大与工程优化的卓越。</strong></p><p>LongCat-Flash的工程优化成果最终体现在了用户可感知的性能和成本上：</p><p><strong>极高的推理速度 ：推理速度超过100词元/秒（TPS）。</strong></p><p><strong>极低的运营成本 ：每处理一百万输出词元的成本仅为0.7美元。</strong></p><p><strong>强大的综合能力 ：支持128k的长文本上下文，并在代码、推理和工具调用等多个方面展现出与业界领先模型相媲美的竞争力。</strong></p><p>为了更直观地展示 LongCat-Flash 的实力，我们来看一下它与业界其他顶尖模型的详细评估对比。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c0f8eb33aa579a78eaef874451131517\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1242\"/></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>的 LongCat-Flash 模型在各项基准测试中展现出了非常强劲且极具竞争力的性能。</p><p><strong>它不仅在多个方面与业界顶尖的开源模型（如 DeepSeek V3.1, Qwen3）旗鼓相当，甚至在某些特定能力上实现了超越。</strong></p><p>通用领域能力 (General Domains) 在衡量模型通用知识和推理能力的测试中，LongCat-Flash 表现稳定且出色。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a022b98b979bd727287472423c4f855\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"703\"/></p><p><strong>MMLU / MMLU-Pro ：</strong></p><p>这是衡量模型综合知识水平的核心指标。</p><p>LongCat-Flash 的得分（89.71 / 82.68）与 DeepSeek V3.1、Qwen3 MoE 和 Kimi-K2 处于同一梯队，证明了其扎实的基础知识和推理能力。</p><p><strong>ArenaHard-V2 ：</strong></p><p>这个基准更侧重于模型作为聊天助手的“体感”和处理复杂指令的能力。LongCat-Flash 在此项得分 86.50 ，超过了 DeepSeek V3.1，与 Qwen3 MoE（88.20）非常接近，这说明它的对话和推理能力非常优秀。</p><p><strong>中文能力 (CEval / CMMLU) ：</strong></p><p>作为中文领域的权威测试，LongCat-Flash 在 CEval 上表现优异（90.44），在 CMMLU 上也保持了不错的水平，证明其对中文语言有很好的支持。</p><p>指令遵循(Instruction Following)这是 LongCat-Flash 最突出的亮点。</p><p>技术报告中提到，模型为“Agent”能力进行了专门的多阶段训练，而评估结果也印证了这一点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a7525a6a0d55ab83dd9cb081a820165\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"235\"/></p><p><strong>IFEval & COLLIE ：</strong></p><p>这两个基准专门评估模型理解并执行复杂、多步骤指令的能力。</p><p>在 IFEval 上，LongCat-Flash 的得分（89.65）名列前茅，超越了 DeepSeek V3.1，与 Kimi-K2 和 Qwen3 MoE 并驾齐驱。</p><p><strong>在 COLLIE 测试中，LongCat-Flash 取得了 57.10 的高分， 在所有参与对比的模型中排名第一 。</strong></p><p>这强有力地证明了它在执行需要调用工具、与环境交互的复杂“智能代理”（Agent）任务方面的卓越能力。 </p><p>目前，<strong>LongCat-Flash模型已经发布在Hugging Face和Githiub社区，并遵循MIT许可协议。</strong></p><p>全球学术界和产业界的研究者、开发者都可以自由地使用和探索这个强大的模型，共同推动AI技术的发展。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美团大模型来了！开源“长猫”，性能追平DeepSeek V3.1，同样主打“算力节省”</title>\n<style 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ScMoE架构通过引入一个快捷连接，有效地扩大了计算和通信的重叠窗口，显著提升了训练和推理的吞吐量，让模型的响应速度更快。为了让模型不仅能“聊天”，更能成为能解决复杂任务的“智能代理”，LongCat-Flash经历了一个精心设计的 为Agent而生的多阶段训练流程。该流程包括大规模预训练、针对性地提升推理和代码能力的中期训练，以及专注于对话和工具使用能力的后训练。这种设计使其在执行需要调用工具、与环境交互的复杂任务时表现出色。一个有趣且值得关注的细节是，在官方的技术报告中，强调了LongCat-Flash是在一个包含数万个加速器（tens of thousands of accelerators）的大规模集群上完成训练的。这个用词非常严谨。在当前AI领域，虽然大家通常会立刻联想到NVIDIA的GPU，但“加速器”是一个更广泛的概念，它可以包括Google的TPU、华为的升腾（Ascend）或其他专为AI计算设计的芯片。官方选择使用这个词汇，而没有明确指出是“GPU”，这为硬件的具体来源留下了一定的想象空间，也体现了其在技术陈述上的精确性。无论具体是哪种硬件，在如此庞大的集群上，于短短30天内完成超过20万亿词元的训练量，都足以证明其背后基础设施的强大与工程优化的卓越。LongCat-Flash的工程优化成果最终体现在了用户可感知的性能和成本上：极高的推理速度 ：推理速度超过100词元/秒（TPS）。极低的运营成本 ：每处理一百万输出词元的成本仅为0.7美元。强大的综合能力 ：支持128k的长文本上下文，并在代码、推理和工具调用等多个方面展现出与业界领先模型相媲美的竞争力。为了更直观地展示 LongCat-Flash 的实力，我们来看一下它与业界其他顶尖模型的详细评估对比。美团的 LongCat-Flash 模型在各项基准测试中展现出了非常强劲且极具竞争力的性能。它不仅在多个方面与业界顶尖的开源模型（如 DeepSeek V3.1, Qwen3）旗鼓相当，甚至在某些特定能力上实现了超越。通用领域能力 (General Domains) 在衡量模型通用知识和推理能力的测试中，LongCat-Flash 表现稳定且出色。MMLU / MMLU-Pro ：这是衡量模型综合知识水平的核心指标。LongCat-Flash 的得分（89.71 / 82.68）与 DeepSeek V3.1、Qwen3 MoE 和 Kimi-K2 处于同一梯队，证明了其扎实的基础知识和推理能力。ArenaHard-V2 ：这个基准更侧重于模型作为聊天助手的“体感”和处理复杂指令的能力。LongCat-Flash 在此项得分 86.50 ，超过了 DeepSeek V3.1，与 Qwen3 MoE（88.20）非常接近，这说明它的对话和推理能力非常优秀。中文能力 (CEval / CMMLU) ：作为中文领域的权威测试，LongCat-Flash 在 CEval 上表现优异（90.44），在 CMMLU 上也保持了不错的水平，证明其对中文语言有很好的支持。指令遵循(Instruction Following)这是 LongCat-Flash 最突出的亮点。技术报告中提到，模型为“Agent”能力进行了专门的多阶段训练，而评估结果也印证了这一点。IFEval & COLLIE ：这两个基准专门评估模型理解并执行复杂、多步骤指令的能力。在 IFEval 上，LongCat-Flash 的得分（89.65）名列前茅，超越了 DeepSeek V3.1，与 Kimi-K2 和 Qwen3 MoE 并驾齐驱。在 COLLIE 测试中，LongCat-Flash 取得了 57.10 的高分， 在所有参与对比的模型中排名第一 。这强有力地证明了它在执行需要调用工具、与环境交互的复杂“智能代理”（Agent）任务方面的卓越能力。 目前，LongCat-Flash模型已经发布在Hugging Face和Githiub社区，并遵循MIT许可协议。全球学术界和产业界的研究者、开发者都可以自由地使用和探索这个强大的模型，共同推动AI技术的发展。","news_type":1,"symbols_score_info":{"03690":1,"MPNGY":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}
