从GPT-5到DeepSeek V3.1，顶尖AI大模型的新方向出现了！

随着推理模式日益复杂，完成任务所需的token数量正在暴涨，导致实际成本不降反升。业界正从单纯追求模型能力上限转向追求计算效率。目前，"混合推理"已成为行业共识，目 的是要让模型学会判断何时需要"深度思考"，何时只需"快速响应"。 | 硬·AI | | --- | 作者 | 李笑寅 编辑 | 硬 AI 在AI大模型的激烈竞赛中，衡量标准正悄然改变。 从美团最新开源的龙猫大模型，到OpenAI下一代旗舰GPT-5和明星创业公司DeepSeek的新品，顶尖玩家们不约而同地将目光投向了"混合推理"与"自适应计算"， 标志着AI行业的发展重点正从"更高、更强"转向"更聪明、更经济"。 美团近日开源的"龙猫"（LongCat-Flash）凭借创新的架构，在性能比肩业界顶尖水平的同时，实现了惊人的算力节省。 华尔街见闻此前提及， LongCat-Flash最具创新性的设计之一是 "零计算"专家机制，该机制能智能识别输入内容中的非关键部分，如常见的词语和标点符号，并 将其交由一个不进行复杂运算的特殊"专家"处理，从而直接返回输入，极大地节省了算力。 此举并非孤立的技术炫技，而是对当前行业痛点的精准回应——随着推理模式变得更 ...