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鑫哲傲视群雄
08-31

哈哈笑死

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”

LongCat-Flash推理速度超过100词元/秒，每处理一百万输出词元的成本仅为0.7美元。该模型不仅在多个方面与DeepSeek V3.1、Qwen3等顶尖模型旗鼓相当，甚至在某些特定能力上实现了超越。比如，在执行“智能代理”（Agent）任务方面的能力测试中，LongCat-Flash的得分在所有参与对比的模型中排名第一。

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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Experts) </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 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：</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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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 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