9月1日，美團(tuán)宣布LongCat-Flash-Chat正式發(fā)布，在Github、Hugging Face平臺(tái)開(kāi)源，并同步上線官網(wǎng)。
此前有自媒體“01Founder”爆料稱，LongCat-Flash最大的亮點(diǎn)是其訓(xùn)練并非在英偉達(dá)GPU上完成，而是在國(guó)產(chǎn)加速卡上進(jìn)行。美團(tuán)已經(jīng)成功跑通了一條不被“卡脖子”的技術(shù)路徑，但由于一些原因，真正的硬件廠商具體名字不方便透露。
對(duì)于該爆料，美團(tuán)方面未作正面回應(yīng)，只介紹稱，LongCat-Flash采用創(chuàng)新性混合專家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架構(gòu)，總參數(shù)560B，激活參數(shù)18.6B-31.3B（平均 27B），實(shí)現(xiàn)了計(jì)算效率與性能的雙重優(yōu)化。
根據(jù)多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)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(shì)。
此外，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(zhǎng)的復(fù)雜智能體應(yīng)用。
LongCat-Flash的基礎(chǔ)測(cè)試性能
至于美團(tuán)為何要加入大模型之戰(zhàn)，或與公司AI戰(zhàn)略的三個(gè)層面有關(guān)，即AI at work、AI in products以及 Building LLM。
今年以來(lái)，美團(tuán)AI進(jìn)展頻傳，發(fā)布了AI Coding Agent工具 NoCode 、AI經(jīng)營(yíng)決策助手袋鼠參謀、酒店經(jīng)營(yíng)的垂類AI Agent美團(tuán)既白等多款A(yù)I應(yīng)用。此次模型開(kāi)源則是其 Building LLM 進(jìn)展的首度曝光。
再具體點(diǎn)看，LongCat-Flash模型在架構(gòu)層面引入“零計(jì)算專家（Zero-Computation Experts）”機(jī)制，總參數(shù)量 560B，每個(gè)token依據(jù)上下文需求僅激活18.6B-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(guò)程采用PID控制器實(shí)時(shí)微調(diào)專家偏置，將單token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，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)完成高效訓(xùn)練，并在H800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。
LongCat-Flash架構(gòu)圖
針對(duì)智能體（Agentic）能力，LongCat-Flash自建了Agentic評(píng)測(cè)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。
通過(guò)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(guò)系統(tǒng)優(yōu)化，LongCat-Flash在H800 上達(dá)成了100 token/s的生成速度，在保持極致生成速度的同時(shí)，輸出成本低至5元/百萬(wàn)token。
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