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美团发布LongCat-Flash-Chat大模型并且同步开源到huggingface与github

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楼主
发表于 2025-9-1 16:41 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式 | 来自广东
本帖最后由 八云红 于 2025-9-1 16:43 编辑

9 月 1 日,美团正式发布并开源 LongCat-Flash-Chat 大模型。该模型采用创新的 MoE(混合专家模型)架构,总参数规模高达 560B,但单 token 激活参数仅需 18.6B~31.3B(平均 27B),在保持性能领先的同时大幅降低了算力消耗。凭借高效的架构设计与优化策略,LongCat-Flash-Chat 在智能体任务、推理速度与成本控制等方面实现了突破,成为国产大模型领域的重要里程碑。

美团发布LongCat-Flash-Chat大模型并且同步开源到huggingface与github

创新架构:引入“零计算专家”机制,实现按需分配算力,大幅提升推理效率。

高效训练:在跨层通道和底层优化加持下,LongCat-Flash 仅用 30 天完成训练,并在 H800 上实现单用户 100+ tokens/s 的生成速度。

智能体任务突出:自建 Agentic 评测集,优化多智能体数据策略,使其在复杂智能体任务中表现领先。

极致性价比:推理速度极快,输出成本低至 5 元/百万 token,在行业中具备极强竞争力。

美团发布LongCat-Flash-Chat大模型并且同步开源到huggingface与github

基准测试表现

通用能力:MMLU 得分 89.71,CEval 得分 90.44,ArenaHard-V2 达到 86.50,性能比肩国内主流大模型。

智能体工具使用:在 τ2-Bench 与 VitaBench 中表现优异,尤其在复杂场景中位列第一。

编程与工程:在 TerminalBench、SWE-Bench-Verified 测试中表现出色,展现强大的代码与任务执行能力。

指令遵循:IFEval 得分 89.65 排名第一,在 COLLIE 和 Meeseeks-zh 基准中同样位列前茅,凸显其中英文多场景指令处理能力。

美团发布LongCat-Flash-Chat大模型并且同步开源到huggingface与github

目前美团longcat已同步在Huggingface与github上开源。

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沙发
发表于 2025-9-1 19:20 | 只看该作者 | 未知
美团居然也来做ai了吗
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板凳
发表于 2025-9-2 07:53 | 只看该作者 | 来自上海
感谢提供信息。
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