9月1日，美团发布了其首款开源大模型LongCat-Flash，这是一款拥有5600亿个总参数的MoE（混合专家）模型。

实现了每秒超过100个token的推理速度，理论每token输出时间相比DeepSeek-V3降低近50%。

这个模型来自美团的 LongCat-Flash 系列，官网可以直接使用（https://longcat.ai）。

它天然知道「not all tokens are equal」，因此会根据重要性为重要 token 分配动态计算预算。这让它在仅激活少量参数的前提下，性能就能并肩当下领先的开源模型。

图源：知乎网友 @小小将。

LongCat-Flash目前暂时不支持文件、图像等多模态内容的上传。网页端内，提供了联网搜索功能，但深度思考功能显示为“敬请期待”的状态。

根据美团龙猫团队分享的技术报告，LongCat-Flash采用了创新的MoE架构，引入零计算专家，减少了在低难度token上浪费的计算资源，从而提升推理效率。

与DeepSeek-V3.1、Kimi-K2、Qwen3 MoE-2507等头部开源模型相比，LongCat-Flash在通用领域、编程等场景的能力还有一定差距，但在Agentic工具调用、指令遵循等场景中，LongCat-Flash达到了开源模型SOTA的水准。

• Hugging Face地址：huggingface.co/meituan-longcat

• GitHub地址：github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

• 技术报告链接：github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat/blob/main/tech_report.pdf

• 网页版：longcat.ai/

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