LongCat-Flash-Chat（中文名：龍貓）是美團公司於2025年9月1日發布並開源的大語言模型，基於混合專家模型（MoE）架構構建，總參數量5600億，動態激活參數量18.6B至31.3B（平均27B）。
該模型通過Hugging Face、GitHub等平台開源並同步上線官網，支持網頁端體驗，提供聯網搜尋功能。其訓練數據融合萬億級餐飲行業數據，在國產加速卡上完成訓練。模型採用零計算專家機制與快捷連線架構（ScMoE），集成多頭潛在注意力機制（MLA），通過動態分配算力和擴展計算-通信重疊視窗提升效率。推理速度超過100 tokens/s，成本低至0.7美元/百萬token。經30項基準測試驗證，該模型在智慧型體任務（如工具調用、指令遵循）中達到SOTA水平，但編程、數學等通用能力仍有提升空間，MMLU得分89.71，CEval得分90.44，IFEval得分89.65。訓練過程中採用超參遷移、模型生長初始化及多階段管線最佳化策略，結合多智慧型體方法生成多樣化軌跡數據，確保在萬級加速卡上30天完成穩定訓練，系統可用率達98.48%。
美團為開發者提供微調工具鏈、行業模板及千萬級算力補貼，支持本地生活服務、智慧型客服等場景的垂直套用。美團推出全模態實時互動模型LongCat-Flash-Omni，其基礎架構延續了該系列的高效設計。
基本介紹
- 外文名：LongCat-Flash-Chat
- 類型：美團開源大模型
簡介,發展歷史,
簡介
LongCat-Flash採用創新性混合專家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架構，總參數560B，激活參數18.6B-31.3B（平均 27B），實現計算效率與性能的雙重最佳化。據多項基準測試綜合評估，LongCat-Flash-Chat在僅激活少量參數的前提下，在智慧型體任務中具備突出優勢，同時推理速度超過100tps。
發展歷史
2025年9月1日，美團正式發布並開源大模型LongCat-Flash-Chat。
