美团 LongCat-Flash-Chat 开源：560B 参数 MoE 模型引领高效 AI，100+tokens/s 推理 + 5 元 / 百万 token 低成本落地

在大模型技术普及的当下，“算力成本高、推理速度慢” 仍是制约企业规模化应用 AI 的核心痛点 —— 传统大模型往往需激活全部参数，既消耗巨额算力，又难以满足复杂场景的实时性需求。8 月，美团正式发布并开源LongCat-Flash-Chat 大模型，凭借创新性混合专家模型（MoE）架构，实现 “560B 总参数 + 仅激活 18.6B~31.3B 参数” 的高效模式，同时达成 100+tokens/s 推理速度与 5 元 / 百万 token 的低成本，为高效 AI 落地提供新路径。本文将从技术突破、性能实测、部署方案、开放权益四大维度，拆解这款模型的核心价值。

一、行业痛点下的技术破局：LongCat-Flash-Chat 的 3 大核心创新

大模型的 “性能” 与 “效率” 往往难以兼顾 —— 参数规模越大，性能越强，但算力消耗与推理延迟也越高。美团 LongCat-Flash-Chat 通过架构级创新，在两者间找到平衡点，其核心技术亮点可拆解为三大模块：

1. 混合专家模型（MoE）+“零计算专家”：算力按需分配

LongCat-Flash-Chat 采用 MoE 架构（即 “混合专家模型”），将 560B 总参数拆分为多个 “专家模块”，而非传统模型的 “全参数激活”。更关键的是引入 **“零计算专家” 机制 **：每个 token（语言基本单位）会根据上下文需求，仅激活 18.6B~31.3B 参数（平均 27B），无需调用全部专家模块。

打个比方：传统大模型像 “全员加班”，无论任务难易都动用所有算力；而 LongCat-Flash-Chat 像 “精准排班”，简单任务调用少量专家，复杂任务按需增配，既保证处理质量，又避免算力浪费。

2. PID 控制器 + 跨层通道：稳定训练 + 效率翻倍

为解决 MoE 架构 “激活参数波动大、通信延迟高” 的问题，模型做了两项关键优化：

• PID 控制器实时调优：训练过程中，通过 PID（比例 - 积分 - 微分）控制器动态微调 “专家模块” 的激活偏置，将单 token 平均激活参数稳定在 27B 左右，避免算力消耗忽高忽低，最终实现 30 天内高效完成训练（比同规模模型训练周期缩短约 40%）；

• 跨层通道并行计算：在模型层间铺设专用通信通道，让 MoE 架构的 “专家调用” 与 “数据计算” 可并行进行，大幅降低通信延迟 —— 这一设计直接推动推理速度提升，在 H800 显卡上实现100+tokens/s 的生成速度（远超同参数规模模型的 50~80 tokens/s）。

3. 智能体（Agentic）能力专项优化：适配复杂场景

针对当前大模型在 “工具使用、复杂任务拆解” 等 Agentic 场景的短板，LongCat-Flash-Chat 从数据到训练全流程优化：

• 自建 Agentic 评测集，明确 “工具调用准确性、任务拆解合理性” 等评估标准，指导数据标注；

• 采用 “多智能体交互” 生成训练数据：让多个模型模拟人类协作，产出多样化的任务轨迹（如 “规划旅行→调用地图工具→筛选酒店→生成行程单”），提升模型处理复杂场景的能力 —— 这也是其在智能体基准测试中表现突出的核心原因。

二、性能实测：非思考型模型却比肩主流，4 大维度优势显著

作为 “面向推理效率设计的非思考型基础模型”，LongCat-Flash-Chat 在多项权威基准测试中，以 “低激活参数” 实现 “高性能表现”，尤其在智能体、指令遵循场景优势明显：

1. 通用知识：参数更少，实力不减

在考验大模型综合知识与理解能力的基准测试中，LongCat-Flash-Chat 表现稳健：

• ArenaHard-V2（高难度 “一对一” 模型对比测试）：得 86.50 分，位列所有参评模型第二名，仅次于顶尖闭源模型，且激活参数仅为部分竞品的 1/3；

• MMLU（多任务语言理解）：得分 89.71，CEval（中文通用能力）：得分 90.44—— 两项成绩均与国内领先的 500B + 参数模型持平，充分证明 “高效架构≠性能妥协”。

2. 智能体工具使用：复杂场景拿下第一

在企业最关注的 “智能体工具调用” 场景，模型展现出超越参数规模的实力：

• τ2-Bench（智能体工具使用基准）：即便对比参数规模更大（800B+）的模型，仍稳居前列，工具调用准确率比行业平均水平高 15%；

• VitaBench（复杂场景智能体基准）：以 24.30 分斩获第一，在 “多步骤任务拆解（如 “生成报表→分析数据→输出结论”）”“动态调整工具选择” 等场景中，表现出更强的逻辑连贯性。

3. 编程能力：终端与工程任务双优

针对开发者需求，模型在编程相关测试中展现扎实功底：

• TerminalBench（终端命令行任务）：得分 39.51，位列第二，能准确理解 “批量文件处理”“系统配置” 等终端指令，生成可直接执行的命令；

• SWE-Bench-Verified（软件工程师能力验证）：得分 60.4，可完成 “代码 bug 修复”“简单功能开发” 等任务，满足中小型企业的基础编程辅助需求。

4. 指令遵循：中英文场景均获最佳

在 “能否准确理解并执行复杂指令” 这一核心能力上，模型表现突出：

• IFEval（指令遵循评估基准）：以 89.65 分排名第一，能精准处理 “带条件限制的指令”（如 “生成 300 字产品介绍，需包含材质、售后政策，且语言风格活泼”）；

• 中文指令场景：在 COLLIE（中文指令遵循）得 57.10 分、Meeseeks-zh（中文多场景指令）得 43.03 分，两项均为最佳成绩，解决了不少大模型 “中文指令理解偏差” 的问题。

三、开发者友好：2 种部署方案 + 极简操作，快速上手

为降低开发者使用门槛，美团同步提供基于 SGLang 和 vLLM 的两种高效部署方案，覆盖 “快速测试” 与 “高并发落地” 两种需求：

1. 部署方案对比：按需选择更高效

2. 单机部署示例（SGLang）：3 步启动

开发者只需复制以下代码，替换模型路径即可快速启动：

# 基于SGLang的LongCat-Flash-Chat单机部署命令python3 -m sglang.launch_server --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8   # 模型路径（Hugging Face）--trust-remote-code   # 允许加载远程代码--attention-backend flashinfer   # 启用FlashInfer加速推理--enable-ep-moe   # 开启MoE架构支持--tp 8  # 张量并行数（根据显卡数量调整）

若需更详细的部署教程（如多机部署、性能调优），可参考 GitHub 仓库的官方文档：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

四、全面开放：3 大渠道 + 宽松 License，支持二次开发

美团此次以 “低门槛、高开放度” 为原则，向全球开发者与企业开放 LongCat-Flash-Chat，核心权益包括：

1. 多平台同步开源

• 官网体验：直接访问https://longcat.ai/，无需部署即可在线对话测试；

• 代码与模型仓库：

• GitHub：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat（含部署代码、测试脚本）；

• Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat（提供 FP8/FP16 等多种精度模型文件）。

2. 宽松许可：允许蒸馏与二次训练

模型采用MIT License，这是开源领域最宽松的许可之一：

• 允许商业使用：企业可直接将模型集成到产品中（如客服系统、智能助手）；

• 支持二次开发：开发者可基于模型输出做微调，或通过 “模型蒸馏” 训练更小的专用模型（如针对教育、医疗场景的轻量化模型），无需额外申请授权。

五、行业价值：推动高效 AI 落地，降低大模型应用门槛

LongCat-Flash-Chat 的发布与开源，不仅是美团在大模型领域的技术突破，更将为行业带来三大改变：

1. 破解 “算力困境”：通过 MoE 架构与按需计算，让企业无需依赖 “千卡集群”，用更低算力即可部署高性能大模型，降低 AI 应用的硬件成本；

2. 加速复杂场景落地：100+tokens/s 的推理速度与优异的智能体能力，使其能适配 “实时客服”“企业级任务规划” 等对延迟敏感的场景；

3. 赋能中小开发者：宽松的 License 与极简部署方案，让个人开发者、中小企业也能用上 “560B 参数级” 的大模型，推动 AI 技术普惠。

总结：高效 AI 时代，LongCat-Flash-Chat 的 “破局意义”

在大模型从 “追求参数规模” 转向 “追求效率与落地” 的行业阶段，美团 LongCat-Flash-Chat 以 “560B 总参数 + 低激活量”“高速度 + 低成本”“开源 + 宽松许可” 的组合优势，为行业提供了 “高效大模型” 的新范式。对于开发者，它是一款 “拿来即用” 的高性能工具；对于企业，它是降低 AI 落地成本的最优解；对于行业，它推动大模型从 “实验室” 走向 “实际场景”，真正实现 “高效、普惠、可落地” 的 AI 价值。