刚刚，美团正式发布 LongCat-Flash-Chat，并同步开源。LongCat-Flash 采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数560B，激活参数 18.6B~31.3B（平均 27B）。
我现在想做的就是去https://longcat.ai/，和龙猫对话：
第一步注册：页面很干净，登陆按钮在左下方，很隐秘。然后我从美团APP扫码注册了这个大模型。
这感受非常新奇，像日常打了个订餐电话，它回复你：颤抖吧，客户朋友，我能给你写文案做数据分析了。订餐员变技工既视感，看到有个群友说：美团首先是一家科技公司。
突然想起七八年前的的美团云，参加过一次活动，当时它有自家的外卖业务上云托底，是实在案例，向外发展迅速，还换了个新品牌logo，代表无穷的动态符号，之后几年人员动荡战略调整各种原因吧就关闭了对外的公有云服务。
不记得当时什么想法，时至今日，我依然保留着这个动态logo
那时的意气风发，如今成了AI时代再次出发的序章。
目前看，这是一个网页，不知道以后是在美团APP开模块，还是新开一个龙猫应用。目前无法生成图片和视频。问它有什么长处？
然后说自己本地生活服务很厉害，我的理解就是旅游出行规划6，然后问了苏州旅游规划，还推荐哪家东西好吃，对比一下确实比其他大模型周到，甚至连店铺都照顾到了，而且因为我做过攻略，这份推荐基本可信。
又随机问了最近的热播剧献鱼，想让它用古龙小说风格介绍一下剧情。联网状态也不行，就是它的信息还没更新到最近，起码半个月时间。
下面是一些美团公布的测试成果，有兴趣可自行查看：
根据多项基准测试综合评估，作为一款非思考型基础模型，LongCat-Flash-Chat 在仅激活少量参数的前提下，性能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。
因为面向推理效率的设计和创新，LongCat-Flash-Chat 具有明显更快的推理速度，更适合于耗时较长的复杂智能体应用。
目前，美团在 Github、Hugging Face 平台同步开源。
/ 技术亮点 /
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。为控制总算力消耗，训练过程采用 PID 控制器实时微调专家偏置，将单 token 平均激活量稳定在约 27 B。
图1：LongCat-Flash 架构图
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，LongCat-Flash 在 H800 上达成了 100 tokens/s 的生成速度，在保持极致生成速度的同时，输出成本低至 5元/百万 token
图2：LongCat-Flash 的基准测试性能
