2025年9月，国内AI大模型领域迎来了一场技术风暴。美团与蚂蚁集团，两家科技巨头相继开源了其最新的、基于混合专家（MoE）架构的大语言模型——LongCat-Flash-Thinking与Ring-flash-2.0。这一系列动作，不仅在开源社区引发了热烈讨论，更清晰地标志着，AI大模型的竞争焦点，已从过去单纯追求万亿参数的“规模竞赛”，全面转向了对“效能比”的极致追求。

这场由MoE架构驱动的效能革命，正在深刻地改变着AI技术的应用范式和商业前景。

美团LongCat的技术路径：极致效率与Agent能力

美团于9月22日正式开源的LongCat-Flash-Thinking，是一个总参数量高达5600亿的庞大模型。然而，其设计的精妙之处在于，通过“零计算专家”等创新设计，模型在处理任务时，动态激活的参数量仅在186亿至313亿之间。这意味着，它用远小于整体规模的计算量，实现了顶尖的性能表现。

这种高效能的背后，是美团自研的DORA异步弹性共卡训练系统。据其技术报告，该系统实现了相较于同步强化学习（RL）训练框架3倍以上的加速，在30天内即完成了超过20万亿tokens的训练。在推理端，其速度超过100 Tokens Per Second (TPS)，而每百万输出tokens的成本仅为**$0.70**，实现了速度与经济性的高度统一。

更重要的是，LongCat将这种高效能，聚焦于了下一代AI的核心能力——智能体（Agent）。通过其创新的“双路径推理框架”，模型能够自主筛选最优查询样本，并将智能体推理与代码执行器等外部工具相结合。在权威的Agent工具调用基准测试τ²-Bench中，LongCat以74.0分刷新了开源模型的SOTA（State-of-the-Art，即当前最佳水平）成绩，展现了其在理解复杂指令、并调用工具完成多步骤任务方面的强大能力。

蚂蚁Ring-flash的训练突破：攻克MoE与RL结合的世界级难题

紧随其后，蚂蚁百灵大模型团队于9月19日开源的Ring-flash-2.0，则从另一个关键维度，推动了MoE架构的边界。它专注于攻克一个世界级的技术难题：如何在长思维链（Long-CoT）场景下，对MoE模型进行稳定、高效的强化学习（RL）训练。

MoE模型虽然高效，但在RL训练中，由于其稀疏激活的特性，很容易出现梯度回传不稳定，导致训练在数百步后就“奖励崩溃”或梯度爆炸。蚂蚁团队独创的“icepop”算法，通过一种巧妙的“双向截断+掩码修正”机制，阻止了训推差异过大的token回传无效梯度，成功实现了MoE模型在长思维链RL任务上的持续稳定训练。

在效能方面，Ring-flash-2.0同样出色。其总参数量为1000亿，但激活参数量仅为61亿，却能撬动约400亿参数稠密模型的性能。在硬件部署上，仅需4张H20 GPU即可实现超过200 token/s的吞吐量。

MoE架构的胜利与开发者的选择

美团与蚂蚁的开源力作，共同指向了一个清晰的行业趋势：混合专家（MoE）架构，已成为实现大模型能力与成本效益平衡的最优解。

对于广大开发者和企业而言，这一趋势带来了前所未有的机遇。然而，层出不穷的先进MoE模型，也带来了新的选择难题。除了LongCat和Ring-flash，市场上还有像DeepSeek V3.1、Qwen3-Coder、GLM-4.5等众多优秀的MoE模型，它们各有所长，适用于不同的应用场景。

要快速跟进并应用这些前沿模型，一个便捷、统一的接入平台至关重要。例如，通过七牛云AI大模型推理服务这样的平台，开发者可以省去为每个模型单独部署、配置和适配API的繁琐工作。这类平台通常会快速跟进业界的最新开源成果，并提供统一的API接口。开发者可以在一个地方，便捷地测试、对比和集成各种最先进的MoE模型，从而将主要精力聚焦于上层的应用创新。

美团和蚂蚁在2025年9月的接连开源，不仅是为社区贡献了两个强大的AI模型，更是吹响了AI“效能革命”的号角。这场革命的核心，是以MoE架构为代表的先进技术，让AI的能力不再是少数巨头的“专利”，而是正在成为广大开发者触手可及的、兼具高性能与经济性的强大生产力工具。