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王興一鳴驚人,美團大模型突然發(fā)布,速度是DeepSeek的1.5倍

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美團殺入開源大模型混戰(zhàn)

外賣的拼音“waimai”中有兩個“ai”,所以,大模型混戰(zhàn),“外賣一哥”沒有不跟的道理。

近日,美團發(fā)布并開源了首個混合專家(MoE)模型——LongCat-Flash(龍貓),一個擁有5600億參數(shù),還很便宜的模型。



圖源:LongCat



圖源:LongCat官網(wǎng)截圖

不過,目前LongCat只有推出了聯(lián)網(wǎng)搜索生成功能,其“深度思考”按鈕為灰色,點擊后顯示“敬請期待”。鏈接放在這里,大家可以取用:https://longcat.ai



圖源:LongCat官網(wǎng)截圖

在價格上,美團宣布,將推出“龍貓開發(fā)者計劃”,為優(yōu)質(zhì)項目提供算力補貼。此外還將推出企業(yè)版API服務(wù),定價較市場平均水平低30%,野心很大,直指DeepSeek、阿里云等老玩家。

值得一提的是,在美團官方的技術(shù)報告中,強調(diào)了LongCat-Flash是在一個包含數(shù)萬個加速器(tens of thousands of accelerators)的大規(guī)模集群上完成訓(xùn)練的。“加速器”是一個籠統(tǒng)的概念,不單獨指代目前常用的GPU。

還有消息稱,LongCat-Flash的訓(xùn)練擺脫了英偉達GPU,那么則不排除是國產(chǎn)芯片,當(dāng)然,對此美團方面并未做出回應(yīng)。

倘若美團大模型同國產(chǎn)硬件供應(yīng)商合作屬實,那么則是為近期熱議的“AI芯片國產(chǎn)替代”提供了關(guān)鍵驗證。

接下來,我們來看看這個LongCat-Flash。

首先,LongCat-Flash極具創(chuàng)新性的設(shè)計之一是“零計算”專家機制 (Zero-computation Experts)。

所謂“零計算”專家機制,就是通過動態(tài)分配算力資源,將簡單的token直接原樣輸出,僅對復(fù)雜token(如邏輯推理部分)調(diào)用完整算力,從而極大地節(jié)省算力。



圖源:微博

由此,龍貓可以實現(xiàn)計算效率與性能的雙重提升。相比同行其他模型,美團大模型在訓(xùn)練和推理速度上優(yōu)勢明顯,能在 H800 上實現(xiàn)單用戶每秒 100+ tokens 的推理速度,理論上每token輸出時間相比DeepSeek-V3了降低近50%。

宋輝也用免費版進行了測試,速度確實快,堪比搜索引擎的程度,輸出指令后幾乎2秒內(nèi)立刻便給出了答案。鏈接放置在此,大家可以直接取用:https://longcat.ai

其次,是快捷連接架構(gòu)(ScMoE)在層與層間引入跨層捷徑,使稠密計算與專家并行通信完全重疊。實測中,該架構(gòu)使理論每token輸出時間縮短至0.01秒,較DeepSeek-V3降低了50%,達到每秒100token的業(yè)界頂尖水平。

最后,為了更詳細直觀地展現(xiàn)其性能,下面給出LongCat-Flash和主流大模型的對比。

值得注意的是,LongCat-Flash在ArenaHard-V2基準測試中取得86.50的優(yōu)異成績,位列所有評估模型中的第二名,超過了DeepSeek-V3.1。

編程能力方面,在TerminalBench(終端命令行任務(wù)基準)中,以39.51的得分位列第二,僅次于閉源的“編程之王”Claude4 Sonnet(40.7分)。

此外還有指令遵循方面,在IFEval中,LongCat-Flash力壓一眾對手,以89.65分的成績拿下了第一。



圖源:微博

綜上,從官方報告來看,LongCat-Flash-Chat性能的確比肩當(dāng)下領(lǐng)先的主流模型。

事實上,今年以來,美團在AI領(lǐng)域的發(fā)力十分明顯,先是連續(xù)發(fā)布AI Coding Agent工具NoCode,再是經(jīng)營決策助手袋鼠參謀,再到酒店垂類AI Agent美團既白等多款垂直場景應(yīng)用,如今又開源了自研大模型。

看來,“外賣一哥”美團并不打算缺席業(yè)界這場AI混戰(zhàn)。

不過,開源模型消息發(fā)布后,美團的股價沒有出現(xiàn)較大的波動,看來資本市場仍對這個外賣巨頭的大模型動作持觀望態(tài)度。



AI,美團必須要打的仗

值得玩味的是,幾天前美團二季度財報剛出,利潤虧損九成,外界一片嘩然。如此關(guān)頭,美團選擇放出了大模型,很難不引發(fā)聯(lián)想。

根據(jù)財報,美團二季度的經(jīng)營利潤下滑至2.26億人民幣,同比大幅下降98%,經(jīng)營利潤率也由13.7%降至0.2%。



圖源:美團

具體來看,受外賣競爭影響,二季度核心本地商業(yè)分部經(jīng)營利潤僅為37億人民幣,同比下降75.6%。同時,由于海外擴張,新業(yè)務(wù)分部的經(jīng)營虧損同比擴大至19億人民幣。

此前,伴隨著京東、淘寶閃購紛紛加入這場空前絕后的外賣市場爭奪戰(zhàn),各家紛紛玩起了“大額補貼”,從“15-15元”“18-18元”“25-20元”不等,在此期間,還出現(xiàn)了不少密集發(fā)券把系統(tǒng)干崩潰的現(xiàn)象。



圖源:美團

玩得太大,終歸要降降溫。7月中旬三個平臺皆被相關(guān)部門約談,此后在發(fā)放消費者“外賣券”上,都有所收斂。但對手沒有消失,戰(zhàn)還是要打的,補貼資源進而轉(zhuǎn)向了商家和騎手,比如,美團跟團京東搞起了品質(zhì)外賣,推出“浣熊食堂”。

換言之,美團想要捍衛(wèi)自己“外賣一哥”的地位,錢是不得不燒的。

當(dāng)然,眾所周知,“外賣市場”如今已然是存量市場,爭破了頭最終也僅僅是“增收不增利”,那么,尋找新的業(yè)務(wù)突破口成了關(guān)鍵,AI大模型就是嘗試方向之一。

今年三月,王興首次披露了美團AI戰(zhàn)略三層次,分別是“AI at Work、AI in Products、Building LLM”。

AI at Work意味著內(nèi)部工具全面智能化,將AI運用到所有員工的日常工作和業(yè)務(wù)運營。

AI in Products指用AI升級現(xiàn)有的2B端(面向企業(yè))和2C端(面向消費者)的產(chǎn)品和服務(wù),并且將推出全新的AI原生應(yīng)用(AI native products),更好地服務(wù)消費者、商家、騎手和商業(yè)合作伙伴。

Building LLM則是投入數(shù)十億美元采購GPU資源,自研基座模型,而目前開源的大模型,便是Building LLM戰(zhàn)略的其中一環(huán)。

今年6月,美團核心本地商業(yè)CEO王莆中還坦言:美團每年在AI上投入超百億元,主要因為GPU(圖形處理器)很貴。但是我們覺得這個投入是值得的。因為只有把AI的基礎(chǔ)設(shè)施包括大模型的研發(fā)投入進行下去,才能讓美團在過去十幾年在各行各業(yè)積累的大數(shù)據(jù)發(fā)揮新的價值,否則那些數(shù)據(jù)無法被鮮活地使用。

不久前發(fā)布的2025年二季度財報顯示,美團研發(fā)投入達到 63 億元,同比增長 17.2%,占營收比例約 6.8%,用于加大 AI 和無人配送技術(shù)布局。

以上美團在AI側(cè)的一系列動作,可以用王興的一句話總結(jié):“AI將顛覆所有行業(yè),我們(美團)的策略是主動進攻而非被動防御?!?/p>

話是這么說,從業(yè)務(wù)層面來看,美團搞大模型顯然更偏向于“必須要做的選擇”。畢竟美團核心業(yè)務(wù)涉及的物流、服務(wù)業(yè),都正在被AI深刻重塑,AI+本地生活也已經(jīng)被不少頭部企業(yè)盯上。此外王興押注的人形機器人,也離不開大模型的底層邏輯。

此時不跟牌,要等何時跟?

作者 | 宋輝

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