近日，美團宣布LongCat-Flash-Chat正式發(fā)布，在Github、Hugging Face 平臺開源。LongCat-Flash采用創(chuàng)新性混合專家模型（MoE）架構，總參數560B，激活參數18.6B-31.3B，實現了計算效率與性能的雙重優(yōu)化。
據相關負責人介紹，LongCat-Flash在層間鋪設跨層通道，使MoE的通信和計算能很大程度上并行，極大提高了訓練和推理效率。配合定制化的底層優(yōu)化，LongCat-Flash在30天內完成高效訓練，并在H800上實現單用戶100+tokens/s的推理速度。針對智能體能力，LongCat-Flash自建了Agentic評測集指導數據策略，并在訓練全流程進行了全面的優(yōu)化，包括使用多智能體方法生成多樣化高質量的軌跡數據等，實現了優(yōu)異的智能體能力。
此外，通過系統優(yōu)化，LongCat-Flash在H800上達成了100token/s的生成速度，在保持極致生成速度的同時，輸出成本低至5元/百萬token。
今年以來，美團AI進展頻傳，發(fā)布了AI Coding Agent工具NoCode、AI經營決策助手袋鼠參謀等。公司負責人表示，美團AI戰(zhàn)略會建立在三個層面：AI at work、AI in products以及Building LLM，此次模型開源是其Building LLM進展的首度曝光。
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