美团开源龙猫大模型LongCat-Flash
5600亿参数的混合专家模型详解
info 基本介绍
美团开源的龙猫大模型LongCat-Flash是一个拥有5600亿参数的混合专家（MoE）模型。它不仅在性能上追求卓越，更通过一系列架构和训练上的创新，实现了惊人的计算效率和高级的Agent能力。
LongCat-Flash在保证强大能力的同时，将计算资源用在”刀刃”上。它并非在处理每个任务时都激活全部5600亿参数，而是通过精巧的设计，实现了动态的资源分配。在处理每个词元（token）时，仅需动态激活186亿至313亿的参数（平均约270亿），实现了性能与效率的完美平衡。
lightbulb 创新设计特点
“零计算”专家机制 (Zero-computation Experts)
LongCat-Flash最具创新性的设计之一是”零计算”专家机制。模型可以智能地判断输入内容中不同部分的重要性，并将计算量较小的任务（例如常见的词语、标点符号）分配给一个特殊的”零计算”专家。该专家不进行实际的复杂运算，直接返回输入，从而极大地节省了算力。
# 零计算专家示例代码
class ZeroComputationExpert:
def forward(self, input_tensor):
# 直接返回输入，不进行计算
return input_tensor
def compute_cost(self):
# 计算成本为零
return 0
快捷连接混合专家模型 (Shortcut-connected MoE, ScMoE)
在大规模MoE模型中，不同”专家”模块之间的通信延迟往往是性能瓶颈。为此龙猫大模型引入了快捷连接混合专家模型。ScMoE架构通过引入一个快捷连接，有效地扩大了计算和通信的重叠窗口，显著提升了训练和推理的吞吐量，让模型的响应速度更快。
# ScMoE架构简化示例
class ScMoE(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, num_experts):
super().__init__()
self.gate = nn.Linear(input_dim, num_experts)
self.experts = nn.ModuleList([Expert(input_dim, output_dim) for _ in range(num_experts)])
self.shortcut = nn.Linear(input_dim, output_dim) # 快捷连接
def forward(self, x):
gate_scores = self.gate(x)
expert_outputs = [expert(x) for expert in self.experts]
combined_output = combine_expert_outputs(gate_scores, expert_outputs)
shortcut_output = self.shortcut(x) # 快捷连接计算
return combined_output + shortcut_output # 合并结果
为Agent而生的多阶段训练流程
为了让模型不仅能”聊天”，更能成为能解决复杂任务的”智能代理”，LongCat-Flash经历了一个精心设计的多阶段训练流程。该流程包括大规模预训练、针对性地提升推理和代码能力的中期训练，以及专注于对话和工具使用能力的后训练。这种设计使其在执行需要调用工具、与环境交互的复杂任务时表现出色。
# 多阶段训练流程伪代码
def multi_stage_training():
# 第一阶段：大规模预训练
model = pretrain_model_on_large_corpus(corpus_size="20T tokens")
# 第二阶段：中期训练 - 提升推理和代码能力
model = fine_tune_on_reasoning_and_code(model, reasoning_datasets, code_datasets)
# 第三阶段：后训练 - 专注于对话和工具使用
model = fine_tune_on_dialogue_and_tools(model, dialogue_datasets, tool_usage_datasets)
return model
speed 性能特点
LongCat-Flash的工程优化成果最终体现在了用户可感知的性能和成本上：
推理速度
运营成本
支持能力
模型在代码、推理和工具调用等多个方面展现出与业界领先模型相媲美的竞争力。在官方的技术报告中，强调了LongCat-Flash是在一个包含数万个加速器的大规模集群上完成训练的。在短短30天内完成超过20万亿词元的训练量，足以证明其背后基础设施的强大与工程优化的卓越。
assessment 性能评估对比
美团的LongCat-Flash模型在各项基准测试中展现出了非常强劲且极具竞争力的性能。它不仅在多个方面与业界顶尖的开源模型（如DeepSeek V3.1, Qwen3）旗鼓相当，甚至在某些特定能力上实现了超越。
| 评估指标 | LongCat-Flash | DeepSeek V3.1 | Qwen3 MoE | Kimi-K2 |
|---|---|---|---|---|
| MMLU | 89.71 | 89.50 | 89.60 | 89.40 |
| MMLU-Pro | 82.68 | 82.50 | 82.70 | 82.40 |
| ArenaHard-V2 | 86.50 | 85.20 | 88.20 | 86.30 |
| CEval | 90.44 | 90.20 | 90.50 | 90.10 |
| IFEval | 89.65 | 88.90 | 89.70 | 89.60 |
| COLLIE | 57.10 | 55.80 | 56.90 | 56.50 |
在通用领域能力方面，LongCat-Flash表现稳定且出色。在衡量模型综合知识水平的MMLU/MMLU-Pro测试中，LongCat-Flash的得分与DeepSeek V3.1、Qwen3 MoE和Kimi-K2处于同一梯队，证明了其扎实的基础知识和推理能力。
在指令遵循能力方面，LongCat-Flash表现尤为突出。在IFEval上，LongCat-Flash的得分名列前茅，超越了DeepSeek V3.1，与Kimi-K2和Qwen3 MoE并驾齐驱。在COLLIE测试中，LongCat-Flash取得了57.10的高分，在所有参与对比的模型中排名第一。这强有力地证明了它在执行需要调用工具、与环境交互的复杂”智能代理”（Agent）任务方面的卓越能力。
public 开放与应用
目前，LongCat-Flash模型已经发布在Hugging Face和Github社区，并遵循MIT许可协议。全球学术界和产业界的研究者、开发者都可以自由地使用和探索这个强大的模型，共同推动AI技术的发展。
官方资源链接
Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat
Github：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat
LongCat-Flash的开源，为AI社区提供了一个强大的工具，有望推动大模型技术在更多领域的应用和创新。其高效的计算能力和优秀的Agent能力，使其在复杂任务处理、智能助手、代码生成等领域具有广阔的应用前景。