文观察者网吕栋
近日，美团正式推出了预热已久的龙猫大模型LongCat-Flash-Chat，并在GitHub、HuggingFace等平台上同步开源。这家被大众熟知的本地生活巨头，第一次把5600亿参数的混合专家模型（MoE）放在聚光灯下，让业界看到了它在AI赛道的“进攻姿态”。
30天完成20万亿token训练、单卡100+token/s的推理速度、每百万token仅0.7美元的成本......龙猫大模型不仅多方面的性能与业界顶尖模型（如DeepSeekV3.1，Qwen3、GPT4.1等）旗鼓相当，部分领域甚至还实现了超越，引发开源社区内外的大量关注。
架构创新，把计算资源用在“刀刃”上
龙猫大模型之所以性能强悍，一个关键的原因在于它通过架构创新，实现了对计算资源的高效利用。也就是说，它一系列亮眼表现背后，是把计算资源分配在了最需要的位置。
比如，龙猫在MoE模块中引入了“零计算专家机制”（Zero-ComputationExperts），它可以动态分配计算资源，把类似“的、了”、“标点”等常见的词汇和低信息token分配给“零计算专家”，该“专家”不用进行复杂运算，而是直接返回输出，极大节省了算力。
在这种机制下，龙猫大模型虽有5600亿参数，但处理每个任务时并不需要全部激活，而是仅需动态激活186亿至313亿参数（平均约270亿），实现了成本与效率的高度平衡。
另外，MoE模型虽然能实现计算负载均衡，但复杂的混合并行策略，让不同“专家”模块之间的通信需求骤增，而通信延迟往往会形成“通信墙”，成为提升模型训推性能的瓶颈。
龙猫大模型的解决办法是，引入“快捷连接混合专家”（Shortcut-connectedMoE，ScMoE）机制，这种机制可以有效扩大计算和通信的重叠窗口，让不同“专家”模块改变之前计算完再通信的串行模式，而是可以计算和通信并行，显著提升了大模型训推的吞吐量。
为了不仅能“聊天”，还能成为智能体解决复杂问题，龙猫大模型完成了面向智能体能力的多阶段训练。该流程包括基座模型训练，增强推理与编码能力的中期训练，以及专注于对话和工具使用能力的后训练，使其在执行调用工具、与环境交互的复杂任务时表现出色。
性能追平顶尖大模型，速度快的飞起
单卡100+token/s的推理速度、每百万token仅0.7美元的成本、支持128k的长文本上下文......这些数据，直观反映了龙猫大模型低成本、高性能的强悍实力。
简单实测就会发现，龙猫大模型的推理速度要明显快于DeepSeek、Kimi、Qwen3等市面上常见的主流模型，并且龙猫大模型还拥有强大的Agent能力，让它写个爬虫脚本，不仅代码写得专业，还会提示技术和法律风险，推荐学习资源，分析数据也可以实现图文并茂。
在开源社区中，龙猫大模型直接亮出了自己与同行的详细性能对比，它在多个方面追平了行业翘楚（如DeepSeekV3.1、Qwen3、Kimi-K2、GPT4.1等），某些方面还实现了超越。
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