算力，就像运力一样，也要学会调度。
假如你在深夜点了一份外卖。几分钟后，系统迅速给你派来最近的骑手，他不需要全城出动的大军，只要顺路接单，就能把一碗热汤准时送到你手里。
美团正在把这种“派单逻辑”搬到 AI 世界。
在最新发布的 LongCat-Flash 模型里，算力不再是一股脑砸上去，而是像运力一样被精准调度：复杂问题派更多“高手”，简单问题就近解决，最大限度减少浪费。
美团最近的财报，和所处的竞争环境，让它需要新的故事。而 LongCat-Flash，就是美团递出的第一张筹码：在大模型赛道开打另一场战斗，把百万 tokens 的推理成本压到 0.7 美元。
以下为LongCat-Flash技术文档解读：像管理运力一样管理算力
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技术创新：算力活在算法中
首先，LongCat-Flash 的特别之处，不在于它“更大”，而在于它会“精打细算”。
它的总参数规模有 5600 亿，但在实际推理时，每个 token 只需要调用一小部分，大约 18.6B–31.3B。可以把它想象成一个庞大的骑手团队，不是每一单都要全员出动，而是根据订单的难度，派出最合适的几位骑手去送。这样一来，既能保证覆盖面，又避免了算力浪费。
而所谓“零计算专家”，其实就是处理简单任务的捷径。
比如，一单只是送楼下便利店的一瓶水，就不需要总部复杂调度，附近的小哥顺路就能完成。同样，LongCat-Flash 遇到简单的 token，就直接放行，不浪费多余算力，把资源留给真正复杂的任务。这种“按需分配”的逻辑，让模型像调度运力一样，把活派得更合理。
上图中展示了 LongCat-Flash 的整体架构：每层由多头潜在注意力（MLA）+ MoE 专家组成，其中一部分是零计算专家，保证遇到简单 token 时可以“零开销”直接通过。
下图中 (a) 曲线显示：在相同算力预算下，加入零计算专家的模型 loss 更低，收敛更快；(b) 激活专家数稳定在 8 个左右，平均约 27B 参数；(c) 不同 token 之间算力分配差异明显，说明模型确实在“挑单子”。
另一个创新点叫 ScMoE（Shortcut-connected MoE）。传统模型要等一批任务全部处理完，再进入下一批，就像骑手要等所有订单派完才能出门。
ScMoE 的思路是“边派边送”：骑手在送餐的同时，系统已经开始为他规划下一单。这样，算力的使用和通信可以同时进行，整体效率自然提升。
图中三组曲线（不同模型规模）显示：有无 ScMoE 的 loss 几乎重合，质量完全一致，但由于通信和计算可以重叠，ScMoE 在吞吐率和推理速度上显著提升。
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工程能力：给算力买个“社保”
规模大，速度快只是第一步，关键是能不能稳定运行。LongCat-Flash 的训练方式更像是在逐步扩张一个运力网络：先在小范围试运行，把调度规则、路线规划都调好，再推广到更大的范围，避免一上来就乱成一团。
为了防止系统崩溃，它设置了“三重保障”。Router 稳定，相当于避免所有订单都集中在一条线路；激活稳定，让算力使用更合理；优化器稳定，则保证整体调度有节奏，长期能跑下去。正是靠这一套机制，它在 30 天里完成了 20 万亿 tokens 的训练任务。
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性能比较：表现稳健
从成绩单来看，LongCat-Flash 不只是推理快，在各大基准测试中同样表现稳健：
- 通用任务
在 MMLU（89.71）和 CEval（90.44）中，LongCat-Flash 达到与国际一线模型相当的水准。虽然 CEval 分数略低于 Kimi-K2（91.26），但整体表现依旧领先大多数基线模型，展现了不错的中文理解能力。
- 复杂推理
在 GPQA-diamond（73.23）上，LongCat-Flash 与同类模型保持相近水准；在 DROP（79.06）、ZebraLogic（89.30）、GraphWalks-128k（51.05）等测试中，也稳定处于中上游梯队。
- 数学能力
在 MATH500（96.40）和 AIME24（70.42）上，LongCat-Flash 与 Kimi-K2、DeepSeek 相比差距不大，维持在高水平。在 BeyondAIME（43.00）上虽有下滑，但整体仍优于多数模型。
- 编程任务
在 HumanEval+（88.41）、MBPP+（79.63）等 benchmark 上，LongCat-Flash 表现稳定，略低于 Kimi-K2（93.29、79.87），但依旧优于 Gemini2.5 Flash、Claude Sonnet 等对手。
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实测美团LongCat-Flash：快
其实从上面的测试基准中可以看到，美团LongCat-Flash的性能并没有遥遥领先的地方，只能算是与各大主流模型能力旗鼓相当。因此在很多常用的测试中看不出差别，但有一点：
美团这个模型是真的快。
写一个 Python 函数 is_prime(n)，判断 n 是否是质数，并给出 10 个不同的测试样例。
左边模型是LongCat-Flash网页端，右边是 kimi 1.5（根据官网描述，响应更快），可以看到同样的提示词，LongCat-Flash没有怎么思考，一行行内容直接飞出来，而 kimi 1.5 经过短暂思考后，（和LongCat-Flash相比）慢悠悠的把内容写出来。
在核心代码部分，二者也没差别，可以说LongCat-Flash又快又好。
LongCat-Flash 的速度和价格优势，未必能立刻改写行业格局。毕竟在大模型市场，生态和用户习惯往往比性能参数更具粘性。但它却透露出一个信号：美团依然习惯用自己最擅长的打法，把复杂的科技问题翻译成“调度运力”的逻辑，再用价格杠杆撬开市场。
这让问题变得更有趣：
当 AI 巨头们在谈模型规模、参数精度时，美团却在谈派单效率和成本曲线。它看似“接地气”的切入点，反而可能成为搅动格局的变量，就像曾经的 DeepSeek 那样。
十年前，美团用补贴烧出了外卖帝国。十年后，它是否能靠另一场价格战，把自己送进大模型的牌桌？没人能给出答案，但至少可以确定的是，美团已经递出了第一张筹码。
