美团正式发布并开源 LongCat-Flash-Chat，动态计算开启高效 AI 时代

今天，我们正式发布 LongCat-Flash-Chat，并同步开源。LongCat-Flash 采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数 560 B，激活参数 18.6B~31.3B（平均 27B），实现了计算效率与性能的双重优化。

根据多项基准测试综合评估，作为一款非思考型基础模型，LongCat-Flash-Chat 在仅激活少量参数的前提下，性能比肩当下领先的主流模型，尤其在智能体任务中具备突出优势。并且，因为面向推理效率的设计和创新，LongCat-Flash-Chat 具有明显更快的推理速度，更适合于耗时较长的复杂智能体应用。

目前，我们在 Github、Hugging Face 平台同步开源，同时你也可以访问官网 https://longcat.ai/，与 LongCat-Flash-Chat 开启对话。

技术亮点

LongCat-Flash 模型在架构层面引入“零计算专家（Zero-Computation Experts）”机制，总参数量 560 B，每个 token 依据上下文需求仅激活 18.6B~31.3 B 参数，实现算力按需分配和高效利用。为控制总算力消耗，训练过程采用 PID 控制器实时微调专家偏置，将单 Token 平均激活量稳定在约 27 B。

此外，LongCat-Flash 在层间铺设跨层通道，使 MoE 的通信和计算能很大程度上并行，极大提高了训练和推理效率。配合定制化的底层优化，LongCat-Flash 在 30 天内完成高