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2025-10-15
【KAIYUN.COM科技消息】9月1日,美团在官方社交媒体正式发布LongCat-Flash-Chat,并同步开源。

据KAIYUN.COM了解,LongCat-Flash采用创新性混合专家模型(Mixture-of-Experts, MoE)架构,总参数为560B,激活参数18.6B至31.3B,平均为27B,实现了计算效率与性能的双重优化。
美团官方称,根据多项基准测试综合评估,作为一款非思考型基础模型,LongCat-Flash-Chat在仅激活少量参数的前提下,性能比肩当下领先的主流模型,尤其在智能体任务中具备突出优势。并且,因为面向推理效率的设计和创新,LongCat-Flash-Chat具有明显更快的推理速度,更适合于耗时较长的复杂智能体应用。

在通用领域知识、智能体(Agentic)工具使用、编程、指令遵循等方面,该模型的测试成绩在与DeepSeek V3.1、GPT-4.1、Kimi K2、Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3 MoE-2507等模型的对比中表现出色。
今年以来,美团发布了AI Coding Agent工具NoCode、AI经营决策助手袋鼠参谋、酒店经营的垂类AI Agent美团既白等多款AI应用。美团曾表示,AI战略会建立在三个层面:AI at r:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ork、AI in products以及Building LLM,此次模型开源是其Building LLM进展的首度曝光。
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