美团 LongCat 开源大模型60 亿参数 MoE 架构，赋能开发者加速 AI 应用落地

AI 大模型技术快速迭代的当下，开发者对 “高性能、低成本、易部署” 的开源模型需求日益迫切。美团针对性推出的 LongCat 开源大模型（核心版本 LongCat-Flash），以 560 亿参数规模、创新混合专家（MoE）架构为核心，兼顾计算效率与全场景性能，更以 MIT 开源协议、完善的部署工具链降低开发门槛，旨在为全球开发者提供 “能落地、好使用” 的 AI 基础工具，加速从模型技术到实际应用的转化。

一、核心技术架构：MoE 动态计算 + 高效推理，平衡性能与成本

LongCat-Flash 的技术突破集中在 “如何用更低资源消耗实现高性能”，核心设计完全贴合开发者对 “效率与成本” 的双重需求：

• 560 亿参数 MoE 架构，动态激活降本提效
  模型采用混合专家（Mixture-of-Experts）架构，总参数达 560 亿，但并非全量激活 —— 会根据输入文本的上下文需求，动态分配计算资源，仅激活 18.6B~31.3B 参数（平均约 27B）。这种 “按需分配” 机制，既保留了大模型的复杂任务处理能力，又大幅降低硬件资源消耗（如无需全量参数的高规格 GPU），让中小团队也能低成本试用。
  同时，模型通过PID 控制器调节专家偏差，确保每 token 的激活参数稳定在平均水平，避免计算负载波动，保障推理时的稳定性。
• ScMoE 设计 + 100+TPS 推理，解决部署瓶颈
  针对 MoE 模型常见的 “通信开销大” 问题，LongCat-Flash 创新引入Shortcut-connected MoE（ScMoE）架构，扩大计算与通信的重叠窗口，搭配美团定制化基础设施优化，不仅支持 “数万台加速器” 的大规模训练，更实现了超过 100 tokens / 秒（TPS）的推理速度。对开发者而言，这意味着在处理长文本（如 128k 上下文）、高并发场景时，能有效降低延迟，提升应用响应效率。
• 稳定训练策略，降低开发试错成本
  为避免大模型训练中的 “loss spikes（损失突增）” 问题，LongCat 团队构建了全流程稳定训练框架：
  1. 采用超参数迁移策略：通过小型代理模型的实验结果，推导大模型的最优超参数，减少调参工作量；
  2. 模型增长初始化：基于优化的半规模 checkpoint 启动训练，性能优于传统初始化；
  3. 确定性计算：确保实验可复现，同时能检测训练中的 “静默数据损坏（SDC）”，减少因数据问题导致的训练失败，为开发者节省时间成本。

二、全场景性能表现：通用、推理、工具调用、安全多维度领先

LongCat-Flash 在权威基准测试中展现出 “全场景适配” 能力，覆盖开发者常见的通用任务、复杂推理、工具调用等场景，同时兼顾安全合规：

• 通用领域：中英文能力均衡
  在衡量通用知识与推理的 MMLU 基准测试中，准确率达 89.71%；中文权威基准 CEval 准确率 90.44%，可满足中英文双语场景的应用开发（如多语言客服、跨语言文档分析）。
• 复杂推理：数学与逻辑能力突出
  数学推理领域，MATH500 基准准确率 96.40%，AIME24（数学竞赛级任务）平均得分 70.42，可支撑教育解题、工程计算等场景；通用逻辑推理方面，ZebraLogic 基准准确率 89.30%，能处理需要多步推导的复杂问题（如流程规划、因果分析）。
• 工具调用：Agent 能力适配实际需求
  在面向工具使用的 -Bench 测试中，LongCat-Flash 表现亮眼：电信领域任务准确率 73.68%、航空领域 58.00%、零售领域 71.27%，说明其能高效对接实际业务中的工具（如 API 调用、数据查询），适合开发企业级 AI Agent（如智能运维助手、零售客服机器人）。
• 安全合规：降低应用风险
  安全层面，模型对有害信息识别准确率 83.98%、隐私保护相关任务准确率 93.98%，尤其在 “违法内容识别” 上达 91.24%，帮助开发者规避 AI 应用的合规风险，更适合商用场景落地。

三、开发者友好支持：开源协议 + 便捷部署 + 完善资源

为让开发者 “拿过来就能用”，LongCat 提供从授权、部署到调试的全流程支持：

• MIT 开源协议，商用无顾虑
  模型权重与源码均采用 MIT License 开源，允许开发者自由用于个人研究、企业商用，无需额外申请授权，仅需遵守协议要求（不滥用美团商标），大幅降低商业应用的法律门槛。
• 多框架部署，适配主流工具链
  官方已完成 SGLang、vLLM 两大主流推理框架的适配，开发者可直接基于现有工具链部署，无需从零开发适配代码；同时提供详细的《Deployment Guide》，涵盖环境配置、参数调优、性能优化等细节，新手也能快速上手。
• 清晰 Chat 模板，简化开发流程
  针对单轮对话、多轮对话、工具调用等常见场景，官方提供标准化 Chat 模板：
  • 单轮对话：[Round 0] USER:{query} ASSISTANT:
  • 多轮对话：支持上下文拼接，自动关联历史交互
  • 工具调用：通过<longcat_tool_call>标签封装函数调用，格式清晰（如多工具调用可连续嵌套标签），减少开发者的格式适配工作量。
• 官方资源一键获取
  开发者可通过三大入口获取完整资源：
  1. 在线体验：https://longcat.chat/（无需部署，直接测试模型能力）；
  2. 模型下载：Hugging Face（https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat）；
  3. 源码与文档：Github（https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat），含技术报告（tech_report.pdf）供深度研究。

四、适用场景：谁该选择 LongCat？

LongCat 的定位决定了其适配多类开发者需求，尤其适合以下场景：

1. 企业 AI 应用开发：需低成本落地大模型能力的中小企业，可基于 LongCat 开发智能客服、文档分析、业务流程助手等应用，借助其高效推理与安全性能，降低部署与合规成本；
2. 科研机构模型研究：高校、科研团队可基于开源源码研究 MoE 架构优化、大模型训练策略，官方技术报告也提供了详细的实验数据，便于复现与创新；
3. 开发者学习实践：AI 初学者可通过 LongCat 熟悉大模型部署、工具调用流程，基于开源资源快速搭建 demo，积累实际开发经验。

五、LongCat 官方详情入口

• 在线体验：https://longcat.chat/
• Hugging Face（模型下载）：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat
• Github（源码 + 文档）：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat