美团正式发布并开源 LongCat-Flash-Chat
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 560 B,激活参数 18.6B~31.3B(平均 27B),实现了计算效率与性能的双重优化。 基准测试评估表明,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。并且,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。 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。 此外,LongCat-Flash 在层间铺设跨层通道,使 Mo...