IT之家 9 月 1 日消息，美团今日正式发布 LongCat-Flash-Chat，并同步开源。
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。
LongCat-Flash 模型在架构层面引入“零计算专家（Zero-Computation Experts）”机制，总参数量 560B，每个 token 依据上下文需求仅激活 18.6B~31.3 B 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，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。
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，实现了更好的智能体能力。
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 100 tokens / 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。
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。并且，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。
在通用领域知识方面，LongCat-Flash 在 ArenaHard-V2 基准测试中取得 86.50 的成绩，位列所有评估模型中的第二名。在基础基准测试中，MMLU（多任务语言理解基准）得分为 89.71，CEval（中文通用能力评估基准）得分为 90.44。这些成绩可与目前国内领先的模型比肩，且其参数规模少于 DeepSeek-V3.1、Kimi-K2 等产品。
在智能体（Agentic）工具使用方面，LongCat-Flash 展现出明显优势：即便与参数规模更大的模型相比，其在 τ2-Bench（智能体工具使用基准）中的表现仍超越其他模型；在高复杂度场景下，该模型在 VitaBench（复杂场景智能体基准）中以 24.30 的得分位列第一。
在编程方面，LongCat-Flash 在 TerminalBench（终端命令行任务基准）中，以 39.51 的得分位列第二；在 SWE-Bench-Verified（软件工程师能力验证基准）中得分为 60.4。
在指令遵循方面，LongCat-Flash 在 IFEval（指令遵循评估基准）中以 89.65 的得分位列第一；此外，在 COLLIE（中文指令遵循基准）和 Meeseeks-zh（中文多场景指令基准）中也斩获最佳成绩，分别为 57.10 和 43.03，凸显其在中英文两类不同语言、不同高难度指令集上的驾驭能力。
目前，LongCat-Flash-Chat 在 Github、Hugging Face 平台同步开源。IT之家附开源地址：
