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文 觀(guān)察者網(wǎng) 呂棟

近日，美團(tuán)正式推出了預(yù)熱已久的龍貓大模型LongCat-Flash-Chat，并在GitHub、Hugging Face等平臺(tái)上同步開(kāi)源。這家被大眾熟知的本地生活巨頭，第一次把5600億參數(shù)的混合專(zhuān)家模型（MoE）放在聚光燈下，讓業(yè)界看到了它在AI賽道的“進(jìn)攻姿態(tài)”。

30天完成20萬(wàn)億token訓(xùn)練、單卡100+token/s的推理速度、每百萬(wàn)token僅0.7美元的成本......龍貓大模型不僅多方面的性能與業(yè)界頂尖模型（如DeepSeek V3.1，Qwen3、GPT 4.1等）旗鼓相當(dāng)，部分領(lǐng)域甚至還實(shí)現(xiàn)了超越，引發(fā)開(kāi)源社區(qū)內(nèi)外的大量關(guān)注。

架構(gòu)創(chuàng)新，把計(jì)算資源用在 “刀刃”上

龍貓大模型之所以性能強(qiáng)悍，一個(gè)關(guān)鍵的原因在于它通過(guò)架構(gòu)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)算資源的高效利用。也就是說(shuō)，它一系列亮眼表現(xiàn)背后，是把計(jì)算資源分配在了最需要的位置。

比如，龍貓?jiān)贛oE模塊中引入了“零計(jì)算專(zhuān)家機(jī)制”（Zero-Computation Experts），它可以動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，把類(lèi)似“的、了”、“標(biāo)點(diǎn)”等常見(jiàn)的詞匯和低信息token分配給“零計(jì)算專(zhuān)家”，該“專(zhuān)家”不用進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算，而是直接返回輸出，極大節(jié)省了算力。

在這種機(jī)制下，龍貓大模型雖有5600億參數(shù)，但處理每個(gè)任務(wù)時(shí)并不需要全部激活，而是僅需動(dòng)態(tài)激活186億至313億參數(shù)（平均約270億），實(shí)現(xiàn)了成本與效率的高度平衡。

另外，MoE模型雖然能實(shí)現(xiàn)計(jì)算負(fù)載均衡，但復(fù)雜的混合并行策略，讓不同“專(zhuān)家”模塊之間的通信需求驟增，而通信延遲往往會(huì)形成“通信墻”，成為提升模型訓(xùn)推性能的瓶頸。

龍貓大模型的解決辦法是，引入“快捷連接混合專(zhuān)家”（Shortcut-connected MoE，ScMoE）機(jī)制，這種機(jī)制可以有效擴(kuò)大計(jì)算和通信的重疊窗口，讓不同“專(zhuān)家”模塊改變之前計(jì)算完再通信的串行模式，而是可以計(jì)算和通信并行，顯著提升了大模型訓(xùn)推的吞吐量。

為了不僅能“聊天”，還能成為智能體解決復(fù)雜問(wèn)題，龍貓大模型完成了面向智能體能力的多階段訓(xùn)練。該流程包括基座模型訓(xùn)練，增強(qiáng)推理與編碼能力的中期訓(xùn)練，以及專(zhuān)注于對(duì)話(huà)和工具使用能力的后訓(xùn)練，使其在執(zhí)行調(diào)用工具、與環(huán)境交互的復(fù)雜任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出色。

性能追平頂尖大模型，速度快的飛起

單卡100+token/s的推理速度、每百萬(wàn)token僅0.7美元的成本、支持128k的長(zhǎng)文本上下文......這些數(shù)據(jù)，直觀(guān)反映了龍貓大模型低成本、高性能的強(qiáng)悍實(shí)力。

簡(jiǎn)單實(shí)測(cè)就會(huì)發(fā)現(xiàn)，龍貓大模型的推理速度要明顯快于DeepSeek、Kimi、Qwen3等市面上常見(jiàn)的主流模型，并且龍貓大模型還擁有強(qiáng)大的Agent能力，讓它寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng)腳本，不僅代碼寫(xiě)得專(zhuān)業(yè)，還會(huì)提示技術(shù)和法律風(fēng)險(xiǎn)，推薦學(xué)習(xí)資源，分析數(shù)據(jù)也可以實(shí)現(xiàn)圖文并茂。

在開(kāi)源社區(qū)中，龍貓大模型直接亮出了自己與同行的詳細(xì)性能對(duì)比，它在多個(gè)方面追平了行業(yè)翹楚（如DeepSeek V3.1、Qwen3、Kimi-K2、GPT 4.1等），某些方面還實(shí)現(xiàn)了超越。