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    美團(tuán)發(fā)布并開源混合專家模型:5600億參數(shù) 只激活5%就有奇效

    智能 PRO 稿源:快科技 2025-09-01 14:22

    美團(tuán)宣布正式發(fā)布LongCat-Flash-Chat AI模型,并同步開源,采用創(chuàng)新性混合專家(MoE),總參數(shù)量達(dá)560B(5600億),實(shí)際激活參數(shù)18.6-31.3B,平均僅27B,從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率與性能的雙重優(yōu)化。

    美團(tuán)聲稱,根據(jù)多項(xiàng)基準(zhǔn)測試綜合評(píng)估,作為一款非思考型基礎(chǔ)模型,LongCat-Flash-Chat在僅激活少量參數(shù)的前提下,性能就可以比肩當(dāng)下領(lǐng)先的主流模型,尤其在智能體任務(wù)中具備突出優(yōu)勢。

    同時(shí),因?yàn)槊嫦蛲评硇实脑O(shè)計(jì)和創(chuàng)新,LongCat-Flash-Chat具有明顯更快的推理速度,更適合于耗時(shí)較長的復(fù)雜智能體應(yīng)用。

    美團(tuán)LongCat-Flash在架構(gòu)層面引入“零計(jì)算專家(Zero-Computation Experts)”機(jī)制,總參數(shù)量560B,每token依據(jù)上下文需求僅激活18.6-31.3B參數(shù),實(shí)現(xiàn)算力按需分配和高效利用。

    為控制總算力消耗,訓(xùn)練過程采用PID控制器實(shí)時(shí)微調(diào)專家偏置,將單個(gè)token的平均激活量穩(wěn)定在約27B。

    此外,LongCat-Flash在層間鋪設(shè)跨層通道,使MoE的通信和計(jì)算能很大程度上并行,極大提高了訓(xùn)練和推理效率。

    配合定制化的底層優(yōu)化,LongCat-Flash在30天內(nèi)完成了高效訓(xùn)練,并在H800 GPU上實(shí)現(xiàn)單用戶100+ tokens/s的推理速度。

    LongCat-Flash還對(duì)常用大模型組件和訓(xùn)練方式進(jìn)行了改進(jìn),使用了超參遷移和模型層疊加的方式進(jìn)行訓(xùn)練,并結(jié)合了多項(xiàng)策略保證訓(xùn)練穩(wěn)定性,使得訓(xùn)練全程高效且順利。

    針對(duì)智能體(Agentic)能力,LongCat-Flash自建了Agentic評(píng)測集指導(dǎo)數(shù)據(jù)策略,并在訓(xùn)練全流程進(jìn)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(zhì)量的軌跡數(shù)據(jù)等,實(shí)現(xiàn)了優(yōu)異的智能體能力。

    通過算法和工程層面的聯(lián)合設(shè)計(jì),LongCat-Flash在理論上的成本和速度都大幅領(lǐng)先行業(yè)同等規(guī)模、甚至規(guī)模更小的模型。

    通過系統(tǒng)優(yōu)化,LongCat-Flash在H800上達(dá)成了100 tokens/s的生成速度,同時(shí)輸出成本低至5元/百萬token。


    LongCat-Flash架構(gòu)圖

    通用領(lǐng)域知識(shí)方面,LongCat-Flash在ArenaHard-V2基準(zhǔn)測試中取得86.50的優(yōu)異成績,位列所有評(píng)估模型中的第二名。

    在基礎(chǔ)基準(zhǔn)測試中,MMLU(多任務(wù)語言理解基準(zhǔn))得分為89.71,CEval(中文通用能力評(píng)估基準(zhǔn))得分為 90.44。

    這些成績可與目前國內(nèi)領(lǐng)先的模型比肩,且其參數(shù)規(guī)模少于DeepSeek-V3.1、Kimi-K2等產(chǎn)品。

    智能體工具使用方面,LongCat-Flash即便與參數(shù)規(guī)模更大的模型相比,在τ2-Bench(智能體工具使用基準(zhǔn))中的表現(xiàn)仍超越其他模型;高復(fù)雜度場景下,在VitaBench(復(fù)雜場景智能體基準(zhǔn))中以24.30分位列第一。

    編程方面,LongCat-Flash在TerminalBench(終端命令行任務(wù)基準(zhǔn))中,以39.51的得分位列第二,在SWE-Bench-Verified(軟件工程師能力驗(yàn)證基準(zhǔn))中得分為 60.4。

    指令遵循方面,LongCat-Flash在IFEval(指令遵循評(píng)估基準(zhǔn))中以89.65的得分位列第一,在COLLIE(中文指令遵循基準(zhǔn))和 Meeseeks-zh(中文多場景指令基準(zhǔn))中成績分別為 57.10 和 43.03。


    LongCat-Flash基準(zhǔn)測試性能

    美團(tuán)同步提供了分別基于SGLang和vLLM的兩種高效部署方案。

    以下為使用SGLang進(jìn)行單機(jī)部署的示例:

    python3 -m sglang.launch_server \

    ? ? --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8 \

    ? ? --trust-remote-code \

    ? ? --attention-backend flashinfer \

    ? ? --enable-ep-moe \

    ? ? --tp 8

    現(xiàn)在前往https://longcat.ai/ ,就能立即與LongCat-Flash-Chat開啟對(duì)話。?

    開源平臺(tái)地址:

    Hugging Face:

    https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

    Github:

    https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

    開源倉庫統(tǒng)一采用MIT License,并允許用戶利用模型輸出、通過模型蒸餾等方式訓(xùn)練其他模型。

    0XU.CN

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