美团发布并开源 LongCat-Flash-Chat，动态计算开启高效 AI 时代

▲美团发布并开源 LongCat-Flash-Chat(资料图) 据悉，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)，实现了计算效率与性能的双重优化。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。此外，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。 9月1日，美团宣布 LongCat-Flash-Chat 正式发布，在Github、Hugging Face 平台开源，并同步上线官网 https://longcat.ai/ 。 具体来看，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 560B，每个token 依据上下文需求仅激活 18.6B-31.3B 参数，实现算力按需分配和高效利用。为控制 ...