美团重新定义高效AI规则

在这个痴迷于庞大模型的行业中，美团LongCat团队另辟蹊径。他们最新发布的LongCat-Flash-Lite证明：更智能的架构能胜过蛮力扩展。"传统MoE方法带来的边际效益不断递减"，团队技术负责人解释道，"于是我们思考——如果换个方式分配这些参数会怎样？"

嵌入层突破

秘诀何在？他们称之为"嵌入扩展"的技术。当多数混合专家模型不断新增专家（好比雇佣更多顾问）时，LongCat-Flash-Lite选择强化词汇理解能力（如同为现有顾问配备更好的参考手册）。

其优势在于：

• 总计685亿参数，但每次查询仅激活29-45亿
• 超300亿参数专用于N元嵌入，轻松掌握技术术语
• 针对编程命令等领域的专项理解（试试用冷门终端指令难倒它）

速度背后的工程魔法

没有实际性能支撑的理论效率毫无意义。美团工程师实现了三项精妙优化：

1. 参数瘦身计划：近半数模型采用轻量级嵌入查找（O(1)复杂度——计算机科学术语中的"极速"）
2. 内存技巧：定制N元缓存系统与融合CUDA内核减少计算文书工作
3. 预测游戏：推测解码技术让模型预判可能输出，如同棋手预判多步走法

成果如何？达到每秒500-700个token——快到能在约90秒内生成莎士比亚《哈姆雷特》，同时处理长达256K token的上下文。

跨领域基准测试霸主地位

数据不说谎：

• 代码专家：SWE-Bench（软件工程任务）得分54.4%，终端命令测试表现碾压级优势
• 数学健将：MMLU测试85.52分与Gemini2.5Flash-Lite持平，竞赛级数学问题应对自如
• 专业代理：τ²-Benchmark电信、零售和航空场景排名榜首

最惊喜的是？美团已开源全部资源——权重、技术论文乃至优化后的推理引擎。开发者现可通过LongCat API开放平台申请体验，每日提供慷慨的5000万token免费额度。毕竟有时候，最好的AI未必体型最大。