今年以来，美团人工智能的消息频繁传出。

　　记者获悉，9月1日，美团宣布LongCat-Flash-Chat正式发布，在Github、Hugging Face平台开源。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。此外，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。

　　记者了解到，美团此前就公布了AI Coding Agent工具NoCode、AI经营决策助手“袋鼠参谋”、酒店经营的垂类AI Agent“美团既白”等多款AI应用。美团方面表示，公司AI战略会建立在三个层面：AI at work、AI in products以及Building LLM，此次模型开源是其Building LLM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-Computation Experts）”机制，实现算力按需分配和高效利用。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。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。