大厂AI竞赛再添新玩家! 美团发布开源大模型
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据悉,LongCat-Flash采用创新性混合专家模型(Mixture-of-Experts,MoE)架构,总参数560B,激活参数18.6B-31.3B(平均27B),实现了计算效率与性能的双重优化。根据多项基准测试综合评估,作为一款非思考型基础模型,LongCat-Flash-Chat在仅激活少量参数的前提下,性能比肩当下领先的主流模型,尤其在智能体任务中具备突出优势。此外,因为面向推理效率的设计和创新,LongCat-Flash-Chat具有明显更快的推理速度,更适合于耗时较长的复杂智能体应用。
今年以来,美团AI进展频传,发布了AICodingAgent工具NoCode、AI经营决策助手袋鼠参谋、酒店经营的垂类AIAgent美团既白等多款AI应用。公司方面曾表示,其AI战略会建立在三个层面:AIatwork、AIinproducts以及BuildingLLM,此次模型开源是其BuildingLLM进展的首度曝光。
具体来看,LongCat-Flash模型在架构层面引入“零计算专家(Zero-ComputationExperts)”机制,总参数量560B,每个token依据上下文需求仅激活18.6B-31.3B参数,实现算力按需分配和高效利用。为控制总算力消耗,训练过程采用PID控制器实时微调专家偏置,将单token平均激活量稳定在约27B。
此外,LongCat-Flash在层间铺设跨层通道,使MoE的通信和计算能很大程度上并行,极大提高了训练和推理效率。配合定制化的底层优化,LongCat-Flash在30天内完成高效训练,并在H800上实现单用户100+tokens/s的推理速度。LongCat-Flash还对常用大模型组件和训练方式进行了改进,使用了超参迁移和模型层叠加的方式进行训练,并结合了多项策略保证训练稳定性,使得训练全程高效且顺利。
针对智能体(Agentic)能力,LongCat-Flash自建了Agentic评测集指导数据策略,并在训练全流程进行了全面的优化,包括使用多智能体方法生成多样化高质量的轨迹数据等,实现了优异的智能体能力。
通过算法和工程层面的联合设计,LongCat-Flash在理论上的成本和速度都大幅领先行业同等规模、甚至规模更小的模型;通过系统优化,LongCat-Flash在H800上达成了100token/s的生成速度,在保持极致生成速度的同时,输出成本低至5元/百万token。
文|记者沈钊
图|受访者提供

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铁岭市:🌵银州区、☄️清河区。
贵州省安顺市(西秀区、☪️平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、🤐关岭布依族苗族自治县、😦紫云苗族布依族自治县、🌪安顺市、开阳县)
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再次冲击北交所的巍特环境:缺钱!甲方是央国企与地方政府平台,不给钱,没辙!3.57亿合同回款难几乎无解!登录新浪财经APP搜索【信披】查看更多考评等级 来源:鹰眼财报资本市场的大门并非随意进出,深圳市巍特环境科技股份有限公司(以下简称“巍特环境”)的IPO之旅却显得格外“执着”。 2022年11月,巍特环境在北交所上市申请遭否决,成为北交所历史上第二家被否决的企业