美团发布大模型「龙猫」：非思考型基础模型，面向推理效率
小微
（原标题：美团发布大模型「龙猫」：非思考型基础模型，面向推理效率）
图片来源于网络，如有侵权，请联系删除
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公司情报专家《财经涂鸦》获悉，9月1日，美团宣布正式发布龙猫（LongCat-Flash-Chat）大模型，并同步开源。
作为一款非思考型基础模型，龙猫采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，由于主要面向推理效率的设计和创新，该模型具有更快的推理速度，更适合耗时较长的复杂智能体应用。
目前，LongCat-Flash-Chat已在Github、Hugging Face平台同步开源。
值得一提的是，龙猫已于8月28日启用名为“LongCat”的独立公众号，注册主体为北京三快科技有限公司，账号简介为“美团龙猫Longcat大模型官方账号”。9月1日，该公众号发布了第一篇也是截至目前唯一一篇文章，名为《美团正式发布并开源LongCat-Flash-Chat，动态计算开启高效AI时代》。
来源：龙猫公众号截图
从性能方面看，美团表示，在仅激活少量参数的前提下，该模型依然可“比肩当下领先的主流模型”，尤其在智能体任务中具备突出优势，实现了计算效率与性能的双重优化。
据介绍，LongCat-Flash模型在架构层面引入“零计算专家（Zero-Computation Experts）”机制，总参数量560 B，每个token 依据上下文需求仅激活18.6B~31.3 B参数，实现算力按需分配和高效利用。
通过算法和工程层面的联合设计，LongCat-Flash在理论上的成本和速度都大幅领先行业同等规模、甚至规模更小的模型；通过系统优化，其在H800上可实现100 tokens/s的生成速度，在保持极速的同时，输出成本低至 5元/百万token。
同时，该模型在通用领域知识、智能体（Agentic）工具使用、编程及指令遵循方面均实现了显著的性能优势。
美团表示，已同步提供了分别基于SGLang和vLLM两种高效部署方案，以协助用户轻松部署、快速体验模型效果。此次开源仓库统一采用 MIT License，并允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。
今年3月份，王兴曾于2024年第四季度及年度业绩会中强调，“当像AI这样具有根本性革命意义的技术到来时，唯一可行的策略是调动所有资源主动进攻”。
他透露，美团自主研发的“龙猫”大语言模型已与外部模型协同应用，推动员工生产力得到显著提升。
例如在客服领域，基于自研模型打造的智能客服代理试点运营后，效率提升超20%，客户满意度上升7. 5个百分点；在商务拓展中，AI销售助手帮助团队在今年春节期间完成120万商户信息更新，使BD团队工作量减少44%，平台商户信息准确率同步提升；技术团队使用的AI编程工具已集成至开发环境，目前公司27%的新代码由AI生成。
在5月份Q1业绩会中，美团又宣布于季内迭代了基础大语言模型，增强后的模型可在推理模式与非推理模式间无缝切换，且两种模式下的性能均达到国内领先模型水平。
同步更新的端到端语音交互模型，则在理解情感、语境等细微信息及进行自然语音对话方面展现出先进能力，性能已接近 GPT 4.0 水平。
不久前Q2业绩会中，管理层进一步表示，扩展了AI业务协助的场景覆盖范围，努力覆盖从简单日常任务到复杂操作的端到端工作流程，帮助商家降低成本、提高效率。
今年以来，美团已连续发布AI Coding Agent工具NoCode、经营决策助手袋鼠参谋、酒店垂类AI Agent美团既白等多款垂直场景应用。
作者：苏打
编辑：tuya
出品：财经涂鸦（ID：caijingtuya）
