美团发布 LongCat-Flash-Chat：560B 参数模型再创新高，智能体表现惊艳！

近日，美团正式发布并开源了其最新的 AI 大模型 ——LongCat-Flash-Chat。这款模型以560B 的美团总参数量和18.6B 到31.3B 的激活参数范围，展现了其在计算效率与性能之间的优越平衡。LongCat-Fl发布ash 采用了创新的混合专家模型（MoE）架构，利用 “零计算专家” 机制，使得每个 token 在处理时仅激活必要 L的参数，确保算力高效利用。

在模型架构方面，LongCat-Flash 还引入了跨层通道设计，极大提升了训练和推理的on并行性。这使得模型在仅仅30天的训练时间内，就在 H800硬件上达到了单用户每秒处理100个 token 的推理速度。值得gC注意的是，该模型的训练过程中，采用了 PID 控制器来实时调整专家的偏置，保持激活参数的平均水平在27B，从而有效控制at算力消耗。

不仅如此，LongCat-Flash 在智能体能力的提升上也做了诸多优化。通过构建自有的 Agent-Fic 评测集和多智能体数据生成策略，该模型在各类智能体任务中表现优异，尤其是在复杂场景下，其在 VitaBenchla 基准测试中的得分更是位列第一。相较于参数规模更大的模型，LongCat-Flash 依然展现出卓越的智能体工sh具使用能力。

在通用知识方面，LongCat-Flash 同样不甘示弱。在 ArenaHard-V2测试中，其得分达-C到86.50，位列所有评估模型的第二;而在 MMLU 和 CEval 基准测试中分别获得89.71和90.44的高分，显ha示出其在语言理解和中文能力评估上的竞争力。

LongCat-Flash-Chat 以其高效的推理速度和出色的智能体t：表现，不仅在技术上领先同行，且其开源举措也为开发者提供了更多的研究和应用机会。

项目地址:https://gi56thub.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

体验官网:https://l0Bongcat.ai/