美团正式发布并开源其5600亿参数的大语言模型LongCat-Flash，该模型采用混合专家（MoE）架构，创新性地引入“零计算专家”机制，在推理速度和成本控制上表现卓越。
2025年9月1日，美团正式发布并开源其5600亿参数的大语言模型LongCat-Flash，该模型采用混合专家（MoE）架构，创新性地引入“零计算专家”机制，在推理速度和成本控制上表现卓越。
图源：美团
LongCat-Flash的突出之处在于，并非所有Token都同等重要，它能根据上下文需求，从总计5600亿参数中动态激活186亿至313亿参数。这种机制大幅提升了计算效率，使推理速度突破每秒100 Token，而每处理100万输出词元的成本仅5元。
在性能方面，LongCat-Flash在MMLU、ArenaHard、CEval等基准测试中表现亮眼，接近甚至超越DeepSeek V3.1与Qwen3等模型，尤其在指令遵循与智能体（Agent）任务中优势明显，能够调用外部工具完成复杂多步骤任务。目前，该模型已遵循MIT协议在Hugging Face和GitHub开源，相关代码也已适配SGLang和vLLM框架，旨在进一步降低企业级应用的门槛，推动大模型技术在更多领域的应用与创新。
