作者：周源 / 华尔街见闻
9 月 1 日，美团正式对外发布并开源了自研大模型 LongCat-Flash-Chat。这是美团首次将大模型作为完整产品开放给行业与开发者。
模型采用业界流行的 MoE（Mixture-of-Experts）架构，总参数规模高达 5600 亿（560B），但每次推理仅激活 186 亿 -313 亿参数，平均约 270 亿，平均激活率仅 4.8%。
尽管激活率如此之低，但据美团官方称，"在多项智能体相关测试中，该模型展现出明显优势，同时在推理速度上可超过 100 tokens/s "。
目前，该模型代码与权重全部开源，并采用 MIT（（MIT License：全球最流行、最宽松的开源软件许可证之一）许可证。
这一动作除了技术意义，主要折射了美团在人工智能战略上的深层考量。
从参数堆叠到工程均衡
在当下的大模型竞争中，单纯的参数规模早已不是新鲜话题。
业界已经经历过"谁的模型更大"的阶段，如今更重要的是在算力约束和部署效率中找到平衡。
美团的 LongCat-Flash 选择 MoE 路线，即在极大总参数量的基础上，通过专家路由实现按需激活。
这样做的结果是：模型保留庞大潜在表征能力，但实际推理开销被控制在与常见中大型模型相当的水平。
在落地应用的过程中，工程化细节非常关键。
传统 MoE 模型容易遇到路由不稳定与通信成本高的问题，美团通过在路由机制中引入"零计算专家"，让一部分 token 快速跳过计算，从而保证整体效率；同时通过 ScMoE 方式增加计算与通信的重叠度，缓解了多节点部署时的瓶颈。
这些改造并不花哨，却触及了 MoE 落地的真正痛点：在真实硬件和调度条件下，如何保证模型既能跑得快，又能稳定复现。
与近来部分大模型强调链式推理、长链逻辑不同，LongCat-Flash 被美团官方定义成" non-thinking foundation model "，即"非思考型基础模型"。
这一定位背后隐含着美团对应用场景的重新理解。
美团并不试图在学术测试层面证明模型能实现多步推理，而把重点放在智能体任务：工具调用、任务编排、环境交互以及多轮信息加工等实际应用层。
这种导向与美团的业务逻辑高度契合。
美团的本地生活服务是一套复杂系统，涉及到商户信息、配送时效、地理位置、库存状态和支付规则等环节。
用户一次请求往往要经过多个子系统的协同与决策。
如果模型在每个环节都能以工具的形式完成调用和交互，就能把 AI 从单纯的对话助手转变为真正的流程引擎。
故而，相比展示模型的"思维深度"，美团更重视的模型稳定执行力，显然对业务更具价值。
在美团官方描述中，LongCat-Flash 推理速度超过 100 tokens/s，这指标被强调成"显著优势"。
对行业人士来说，速度从来不是孤立的数字，而是直接映射到部署成本和用户体验的关键变量。
MoE 架构本身对吞吐有天然挑战：专家路由的不稳定，会导致不同请求的耗时，存在明显差异，多卡通信则可能拖累整体效率。
美团之所以能在高总参数规模下仍然宣称高吞吐，正是依赖于路由和通信的优化。更重要的是，这模型能适配主流推理框架，包括 SGLang 与 vLLM。
这意味着企业用户无需大幅改造部署栈，就能较为直接地复现实测结果。
但从商业角度看，企业更关注的其实是单位 token 成本和大规模并发时的稳定性。
一个模型在单机环境下表现亮眼，但如果在真实流量下延迟不稳定，或在批量请求中，错误率有明显提升，那么就难以真正成为生产力工具。
美团的选择是在架构层面先解决可扩展性与吞吐问题，再通过开放部署框架，由开发者自行评估成本曲线。
这是"先给出可跑通的基线，再交给市场验证"的思路，很可能比空洞的性能对比，在现实应用层面，更具实际意义。
开源与许可的隐性指向
与国内不少厂商只开放部分权重或附带"非商用限制"不同，美团这次采取更为彻底的开源策略：权重与代码同时发布，并且使用 MIT 许可。
这样的选择，在法律与生态两个维度上都有不可忽视的含义。
就法律角度看，MIT 许可的限制最少，允许自由修改、分发和商用，几乎不给企业应用设置额外障碍；这对那些希望在自有产品中集成模型的公司而言，无疑是个友好信号。
站在生态角度，MIT 许可意味着美团愿把模型当作公共资产，让更多开发者基于此，做二次开发与实验。这不仅能加快模型的迭代速度，也能帮助美团在激烈的开源竞争中发出更大声量。
若是落脚在具体操作层，美团选择同时发布于 GitHub 与 Hugging Face，这俩平台分别代表开发者社群与模型分发的主流渠道，能确保模型快速被接触与使用。
因此在开源动作背后，实际上是美团发起的一次对开发者生态的争夺战役：谁能在早期吸引更多开发者在自己的模型上试水，就更可能在后续形成应用链路与工具生态。
在公开的模型卡中，美团展示了 LongCat-Flash 在多项基准维度的测试结果：在 TerminalBench、τ² -Bench、AceBench 和 VitaBench 等以智能体为核心的评测中表现突出，而在通用问答、数学和代码等常见维度，则与一线大模型基本处于同一水平。
这说明 LongCat-Flash 并非为了全面超越现有主流模型，而是选择差异化的竞争路径：这个模型的强项在于多工具协作、环境交互和流程编排，这与美团强调的应用场景高度一致。
如果开发者希望构建的是一个问答型助手，它或许并不比其他开源模型更优；但如果要构建涉及多工具调用、信息整合与链路执行的智能体，LongCat-Flash 的定位恰好击中市场需求。
对于美团来说，开源不仅仅是对外展示的手段，更是与内部业务实践结合的结果。
美团本地生活场景天然是智能体的最佳试验田：配送链路、商户信息、实时库存和用户交互构成了一个复杂的生态系统。
若模型能在这一生态中稳定地承担起工具调用和流程编排的角色，那么美团的运营效率、用户体验乃至整体平台竞争力都会得到提升。
这也是为何美团没有把重点放在能否解出更复杂的逻辑推理题，而是集中在能否更稳健地调用工具完成任务。
美团要的是一个能稳定完成上百万次工具调用、降低系统出错率的模型；显然，美团认为，这比一个在学术测试中领先几个百分点的模型更有现实价值。
LongCat-Flash 的开源并不仅仅是美团内部的事。
就整个行业的价值，美团这次给出的是一个可供直接使用的高性能 MoE 模型，尤其在智能体应用逐渐成为产业关注重点的当下，一个强调工具调用与流程编排能力的开源底座，能加速行业内的应用探索。
这种外溢效应可能体现在两个方面：一方面，中小团队可基于模型快速验证自己的智能体产品，而无需从零搭建底层模型；另一方面，更多行业场景（如物流调度、客服系统、知识管理）也可能借助该模型进行实验。
这些场景与美团的本地生活或许并不完全相同，但在流程复杂性和工具依赖度上有相通之处。
通过 MIT 开源许可，美团等于为这些场景提供了一个低门槛的基础设施。
对开发者而言，LongCat-Flash 的价值是提供了一个在智能体维度上经过训练和优化的开放模型，可直接应用于需要工具协作的任务链路；对企业用户的价值，真正的考验是，如何把模型嵌入现有的系统中，并处理由此带来的合规、监控和成本问题。
在这哥过程其中，最值得关注的不是模型本身的准确度，而是在流程中的稳定性与可控性：当调用失败时是否能及时降级，当外部环境变化时是否能快速适配，当面对高并发时是否能保持性能一致。
只有解决这些问题，美团推出的这个开源模型，才能真正成为商业系统的一部分，而不仅仅是技术展示。
美团如此重视模型的现实价值，那么就很显然，开源 LongCat-Flash 并非单纯的技术炫技，而是一次明确的战略表态：美团选择了一条与强调"思考"不同的路线，把重心置于工具调用与流程执行的智能体能力层面，并通过工程化优化解决 MoE 的落地难题。
MIT 许可的特征是彻底开源，因此美团的这一选择不仅服务于其内部业务，也开放给整个行业生态。
未来，LongCat-Flash 的真正价值不在于参数规模有多大，而在于否在复杂的业务链路中稳定运转，推动智能体应用从试验走向大规模落地。
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