美团也推出一款名为 LongCat-Flash 的非推理开源（MIT）大模型，总参数量为 5600亿， MoE架构，激活 186亿至313亿参数（平均约270亿），模型性能看起来还是很不错的，尤其在智能体（Agentic）任务方面表现突出 一大看点是模型采用了 shortcut-connected 架构，扩展了计算与通信的重叠窗口，使推理能够在成本可控的情况下达到每秒100 Token 以上，我刚试了一下速度真的超快 并非所有 Token 都同等重要，因此研究人员在 MoE 块中引入了 零计算专家机制，根据 Token 的重要性动态分配计算预算，即在总计 5600亿参数中，根据上下文需求激活 186亿至313亿参数 随着 MoE 模型扩展，通信开销会成为瓶颈。为此，采用了 Shortcut-connected MoE (ScMoE) 设计，扩展计算与通信的重叠窗口。配合定制化的基础设施优化，该设计使得模型能够在 数万加速器规模 上进行大规模训练，并在推理时实现 高吞吐率和低延迟。 如何有效地扩展模型规模，是策略设计中的核心挑战。为此美团开发了一套全面的 稳定性与扩展框架，确保大规模模型能够稳健训练： 超参数迁移策略：成功地将超参数迁移应用到如此大规模的模型上，通过小规模代理模型的实验结果，预测最优超参数配置，并且具有理论保证 初始阶段：专注于为智能体后训练构建更合适的基础模型，采用 双阶段预训练数据融合策略，重点引入推理密集型领域数据 后期阶段：在先进的基础模型上，进一步进行 多阶段后训练。由于高质量、高难度的智能体任务训练数据稀缺，我们设计了一个 多智能体合成框架，通过以下三条轴线定义任务难度：
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? 唐旭日记者 张新民 摄
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? 王付冰记者 李超 摄
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