美团自主研发的非思考型基础模型LongCat-Flash-Chat近日正式开源，该模型凭借创新的混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，在5600亿总参数规模下实现动态激活机制，根据上下文智能调度186亿至313亿参数（平均约270亿），成功解决大模型计算效率与性能平衡难题。作为面向智能体应用的新一代基础模型，其技术突破与实测性能引发行业广泛关注。
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat 如上图所示，LongCat-Flash-Chat的品牌标识采用蓝色渐变设计，融合数据流与对话气泡元素。这一视觉符号充分体现了该模型在智能交互与数据处理领域的技术定位，为开发者理解其核心应用场景提供了直观指引。
突破性计算架构实现效能跃升
LongCat-Flash-Chat在计算架构上实现三大创新突破。首创的零计算专家机制通过token重要性评估动态分配计算资源，配合专家偏置的PID控制器精准调节，使每个token平均激活参数稳定维持在270亿左右，既避免计算资源浪费，又保障关键信息处理精度。
该模型独创的Shortcut-connected MoE（ScMoE）架构，通过扩展计算-通信重叠窗口，结合美团定制化基础设施优化，成功实现超10万处理单元的大规模集群训练。在推理性能上表现尤为突出，通过计算图优化与内存调度策略创新，实际推理速度突破100 tokens/秒，较传统MoE架构提升40%以上，为实时智能体交互奠定坚实基础。
全链路稳定性技术保障规模化训练
针对超大模型训练难题，LongCat-Flash-Chat构建了完整的稳定性保障体系。在超参数优化方面，创新性采用小型代理模型预测机制，通过理论推导证明的超参数迁移算法，使模型在不同规模下均能快速收敛至最优配置。模型增长初始化技术则基于精炼的半规模检查点进行参数扩展，实验数据显示其性能较传统随机初始化方法提升15%-20%。
研发团队开发的多维度稳定性套件成为训练成功的关键支撑，其中路由梯度平衡技术有效解决专家负载不均问题，隐藏z-loss机制成功抑制大规模激活震荡，配合精细化的优化器配置微调，确保训练过程无不可逆损失峰值。值得关注的是，该模型实现了完全确定性计算，不仅保障实验结果精确可复现，更内置SDC（静默数据损坏）检测机制，为大规模训练提供安全冗余。
智能体能力强化体系构建行业标杆
LongCat-Flash-Chat通过三阶段训练流水线，系统性强化模型的智能体行为能力。在预训练数据融合阶段，采用两阶段策略集中处理推理密集型领域数据，通过知识蒸馏与数据重采样技术，构建更适合智能体训练的基础模型。中期训练阶段重点强化逻辑推理与多模态编码能力，将上下文理解长度扩展至128k tokens，可处理超长篇文档与复杂任务指令。
针对高质量智能体训练数据稀缺问题，研发团队创新设计多智能体合成框架，从信息处理复杂度、工具集调用深度、用户交互轮次三维度定义任务难度，自动生成需多步推理与环境交互的复杂任务。该框架已成功合成包含代码调试、系统运维、多轮对话等200万+高难度任务数据，有效解决智能体训练的数据瓶颈。
权威评测彰显智能体领域绝对优势
在第三方权威评测中，LongCat-Flash-Chat展现出卓越的综合性能，尤其在智能体工具使用领域表现突出。在电信行业专业基准测试τ²-Bench中，以73.68的平均得分大幅领先竞品，超越Kimi-K2（67.50）和GPT-4.1（35.20）等主流模型，展现出在垂直领域知识应用的独特优势。
在TerminalBench终端工具使用评测中，该模型以39.51的准确率位居第二，仅次于Claude4 Sonnet（40.74），显著领先其他开源模型。通用能力测试同样表现优异，MMLU（89.71）、IFEval（89.65）、Humaneval+（88.41）等多项指标均处于开源模型第一梯队，证明其在专业知识与通用智能间的均衡发展。
全链路部署支持与开源生态建设
为降低开发者使用门槛，LongCat-Flash-Chat提供全链路部署支持方案。官方已完成SGLang和vLLM推理框架的深度适配，开发者可通过简单配置实现高性能部署。普通用户可通过官方网站（https://longcat.ai）体验对话功能，企业用户则可获取定制化API服务。
该模型及配套代码已基于MIT许可证完全开源，开发者可通过GitCode仓库（https://link.gitcode.com/i/57467967ca27db9a226172cae4b8d852）获取完整训练代码、推理工具与预训练权重。美团技术团队同步提供详细的模型微调指南与行业解决方案示例，助力开发者快速构建智能客服、自动化运维、代码助手等各类智能体应用。
随着大模型技术向行业纵深发展，LongCat-Flash-Chat的开源将加速智能体应用生态建设。其在计算效率、训练稳定性与智能体能力方面的技术突破，不仅为学术界提供重要研究参考，更将推动企业级AI应用进入"高性能、低成本"的新阶段。未来随着多模态能力增强与工具调用生态完善，该模型有望成为智能体开发的基础设施级解决方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
