美团新模型有点东西：像调度外卖运力一样优化大模型-爱论文

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**：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

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-connectedMoE）。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。

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。

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Gemini2.5Flash、ClaudeSonnet等对手。

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kimi1.5（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kimi1.5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**。