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算力,,, ,,,,,就像骑手一样,,, ,,,,,也要学会调理。。。。。若是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雄师,,, ,,,,,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 天下。。。。。在最新宣布的 LongCat-Flash 模子里,,, ,,,,,算力不再是一股脑砸上去,,, ,,,,,而是像骑手一样被精准调理:重大问题派更多 " 能手 ",,, ,,,,,简朴问题就近解决,,, ,,,,,最大限度镌汰铺张。。。。。美团最近的财报,,, ,,,,,和所处的竞争情形,,, ,,,,,让它需要新的故事。。。。。而 LongCat-Flash,,, ,,,,,就是美团递出的第一张筹码:在大模子赛道开打另一场战斗,,, ,,,,,把百万 tokens 的推理本钱压到 0.7 美元。。。。。以下为 LongCat-Flash 手艺文档解读:像治理骑手一样治理算力手艺立异:算力活在算法中首先,,, ,,,,,LongCat-Flash 的特殊之处,,, ,,,,,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,,, ,,,,,但在现实推理时,,, ,,,,,每个 token 只需要挪用一小部分,,, ,,,,,约莫 18.6B – 31.3B。。。。。浚???梢园阉胂蟪梢桓鲋卮蟮钠锸滞哦,,, ,,,,,不是每一单都要全员出动,,, ,,,,,而是凭证订单的难度,,, ,,,,,派出最合适的几位骑手去送。。。。。这样一来,,, ,,,,,既能包管笼罩面,,, ,,,,,又阻止了算力铺张。。。。。而所谓 " 零盘算专家 ",,, ,,,,,着实就是处置惩罚简朴使命的捷径。。。。。好比,,, ,,,,,一单只是送楼下便当店的一瓶水,,, ,,,,,就不需要总部重大调理,,, ,,,,,周围的小哥顺路就能完成。。。。。同样,,, ,,,,,LongCat-Flash 遇到简朴的 token,,, ,,,,,就直接放行,,, ,,,,,不铺张多余算力,,, ,,,,,把资源留给真正重大的使命。。。。。这种 " 按需分派 " 的逻辑,,, ,,,,,让模子像调理骑手一样,,, ,,,,,把活派得更合理。。。。。上图中展示了 LongCat-Flash 的整体架构:每层由多头潜在注重力(MLA)+ MoE 专家组成,,, ,,,,,其中一部分是零盘算专家,,, ,,,,,包管遇到简朴 token 时可以 " 零开销 " 直接通过。。。。。上图中 ( a ) 曲线显示:在相同算力预算下,,, ,,,,,加入零盘算专家的模子 loss 更低,,, ,,,,,收敛更快;; ;;;; ; ( b ) 激活专家数稳固在 8 个左右,,, ,,,,,平均约 27B 参数;; ;;;; ; ( c ) 差别 token 之间算力分派差别显着,,, ,,,,,说明模子确着实 " 挑票据 "。。。。。另一个立异点叫 ScMoE(Shortcut-connected MoE)。。。。。古板模子要等一批使命所有处置惩罚完,,, ,,,,,再进入下一批,,, ,,,,,就像骑手要等所有订单派完才华出门。。。。。ScMoE 的思绪是 " 边派边送 ":骑手在送餐的同时,,, ,,,,,系统已经最先为他妄想下一单。。。。。这样,,, ,,,,,算力的使用和通讯可以同时举行,,, ,,,,,整体效率自然提升。。。。。图中三组曲线(差别模子规模)显示:有无 ScMoE 的 loss 险些重合,,, ,,,,,质量完全一致,,, ,,,,,但由于通讯和盘算可以重叠,,, ,,,,,ScMoE 在吞吐率和推理速率上显著提升。。。。。工程能力:给算力买个 " 社保 "规模大,,, ,,,,,速率快只是第一步,,, ,,,,,要害是能不可稳固运行。。。。。LongCat-Flash 的训练方法更像是在逐步扩张一个骑手网络:先在小规模试运行,,, ,,,,,把调理规则、蹊径妄想都调好,,, ,,,,,再推广到更大的规模,,, ,,,,,阻止一上来就乱成一团。。。。。为了避免系统瓦解,,, ,,,,,它设置了 " 三重包管 "。。。。。Router 稳固,,, ,,,,,相当于阻止所有订单都集中在一条线路;; ;;;; ;激活稳固,,, ,,,,,就像避免某几个骑手被派单过多而累坏;; ;;;; ;优化器稳固,,, ,,,,,则包管整体调理有节奏,,, ,,,,,恒久能跑下去。。。。。正是靠这一套机制,,, ,,,,,它在 30 天里完成了 20 万亿 tokens 的训练使命。。。。。性能较量:体现稳健从效果单来看,,, ,,,,,LongCat-Flash 不但是推理快,,, ,,,,,在各大基准测试中同样体现稳。。。。。和ㄓ檬姑涸 MMLU(89.71)和 CEval(90.44)中,,, ,,,,,LongCat-Flash 抵达与国际一线模子相当的水准。。。。。虽然 CEval 分数略低于 Kimi-K2(91.26),,, ,,,,,但整体体现依旧领先大大都基线模子,,, ,,,,,展现了不错的中文明确能力。。。。。重大推理:在 GPQA-diamond(73.23)上,,, ,,,,,LongCat-Flash 与同类模子坚持相近水准;; ;;;; ;在 DROP(79.06)、ZebraLogic(89.30)、GraphWalks-128k(51.05)等测试中,,, ,,,,,也稳固处于中上游梯队。。。。。数学能力:在 MATH500(96.40)和 AIME24(70.42)上,,, ,,,,,LongCat-Flash 与 Kimi-K2、DeepSeek 相比差别不大,,, ,,,,,维持在高水平。。。。。在 BeyondAIME(43.00)上虽有下滑,,, ,,,,,但整体仍优于大都模子。。。。。编程使命:在 HumanEval+(88.41)、MBPP+(79.63)等 benchmark 上,,, ,,,,,LongCat-Flash 体现稳固,,, ,,,,,略低于 Kimi-K2(93.29、79.87),,, ,,,,,但依旧优于 Gemini2.5 Flash、Claude Sonnet 等敌手。。。。。实测美团 LongCat-Flash:快着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子能力旗鼓相当。。。。。因此在许多常用的测试中看不出差别,,, ,,,,,但有一点:美团这个模子是真的快,,, ,,,,,和买了准时宝一样。。。。。promtps:写一个 Python 函数 is_prime ( n ) ,,, ,,,,,判断 n 是否是质数,,, ,,,,,并给出 10 个差别的测试样例。。。。。左边模子是 LongCat-Flash 网页端,,, ,,,,,右边是 kimi 1.5(凭证官网形貌,,, ,,,,,响应更快),,, ,,,,,可以看到同样的提醒词,,, ,,,,,LongCat-Flash 没有怎么思索,,, ,,,,,一行行内容直接飞出来,,, ,,,,,而 kimi 1.5 经由短暂思索后,,, ,,,,,(和 LongCat-Flash 相比)慢悠悠的把内容写出来。。。。。在焦点代码部分,,, ,,,,,二者也没差别,,, ,,,,,可以说 LongCat-Flash 又快又好。。。。。LongCat-Flash 的速率和价钱优势,,, ,,,,,未必能连忙改写行业名堂。。。。。事实在大模子市场,,, ,,,,,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:美团依然习习用自己最善于的打法,,, ,,,,,把重大的科技问题翻译成 " 调理骑手 " 的逻辑,,, ,,,,,再用价钱杠杆撬开市场。。。。。这让问题变得更有趣:当 AI 巨头们在谈模子规模、参数精度时,,, ,,,,,美团却在谈派单效率和本钱曲线。。。。。它看似 " 接地气 " 的切入点,,, ,,,,,反而可能成为搅动名堂的变量,,, ,,,,,就像一经的 DeepSeek 那样。。。。。十年前,,, ,,,,,美团用津贴烧出了外卖帝国。。。。。十年后,,, ,,,,,它是否能靠另一场价钱战,,, ,,,,,把自己送进大模子的牌桌?????没人能给出谜底,,, ,,,,,但至少可以确定的是,,, ,,,,,美团已经递出了第一张筹码。。。。。

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