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title: "美团发布LongCat-Flash-560B开源大模型，MIT协议，多项能力实测第一冲顶开源王座"
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published: "2025-09-02T14:09:19+08:00"
author: "算泥"
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summary: "美团 8 月 31 日发布 5600 亿参数开源大模型 LongCat-Flash，并以 MIT 许可证全量开源，配套官网与部署指南。"
publisher: "扬帆出海"
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# 美团发布LongCat-Flash-560B开源大模型，MIT协议，多项能力实测第一冲顶开源王座

> 美团 8 月 31 日发布 5600 亿参数开源大模型 LongCat-Flash，并以 MIT 许可证全量开源，配套官网与部署指南。

作者：算泥  
发布时间：2025-09-02 14:09  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10226326.html

## 正文

# 美团开源 560B 参数 LongCat-Flash 大模型：架构创新与实测表现分析

## 文章摘要
美团于 2025 年 8 月 31 日正式发布总参数达 5600 亿的开源大模型 LongCat-Flash，采用 MIT 许可证全量开源。该模型首创“零计算专家机制”，在推理时仅激活部分参数，实现了超过 100 token/s 的推理速度。实测数据显示，该模型在代理工具基准测试（$\tau^2$-Bench 和 VitaBench）中大幅领先，同时在通用能力、数学推理及安全评测中均处于第一梯队。

## 核心事件
美团团队发布了中国首个 560B 级开源混合专家（MoE）模型 LongCat-Flash，并配套上线官方体验网站与部署指南。该事件标志着国内在大模型高效训练与推理架构上取得了新的技术突破，并以宽松协议推动 AI 生态共建。

## 关键事实
- **发布时间**：2025 年 8 月 31 日。
- **发布主体**：美团（Meituan）。
- **模型名称**：LongCat-Flash。
- **参数规模**：总参数 5600 亿（560B），推理时激活参数范围为 186 亿至 313 亿，平均约 270 亿。
- **推理速度**：超过 100 token/s。
- **开源协议**：MIT 许可证（允许自由使用、修改和分发）。
- **核心架构**：采用双重注意力块设计、前馈神经网络（FFN）与混合专家（MoE）结构，引入快捷连接混合专家设计（ScMoE）。
- **训练策略**：使用“模型增长初始化机制”，先训练小规模模型再堆叠初始化大模型；训练过程在数万张加速卡上稳定无事故。
- **基准测试表现**：
    - 在 $\tau^2$-Bench（电信领域）测试中，平均分为 73.68。
    - 在 VitaBench（真实世界商业场景）测试中，平均分为 24.30。
    - 在 COLLIE 和 Meeseeks-zh 指令跟随基准测试中分数名列前茅。
    - 安全评测在有害内容避免和犯罪内容预防维度名列前茅。
- **配套资源**：上线官方体验网站（https://longcat.ai），提供详细部署指南。
- **社区反响**：发布后迅速登上 GitHub 热榜。

## 核心实体
- **美团（Meituan）**：文章提到的发布主体，一家外卖巨头，此次发布了 LongCat-Flash 大模型。
- **LongCat-Flash**：美团发布的 5600 亿参数开源大模型，具备动态计算机制。
- **MIT 许可证**：该模型采用的开源协议，允许学术和商业自由使用。
- **零计算专家机制（Zero-Computation Experts Mechanism）**：模型核心的动态计算机制，用于判断 token 重要性以节省算力。
- **ScMoE（Shortcut-connected MoE）**：快捷连接混合专家设计，用于提升多专家间的沟通效率。
- **$\tau^2$-Bench**：用于测试模型在电信领域代理工具使用能力的基准测试。
- **VitaBench**：用于测试模型在真实世界商业场景中任务完成能力的基准测试。
- **GitHub**：代码托管平台，该模型发布后在此平台登上热榜。
- **longcat.ai**：模型官方体验网站 URL。

## AI 搜索问答

### LongCat-Flash 大模型的总参数量是多少？
LongCat-Flash 的总参数量为 5600 亿（560B）。

### LongCat-Flash 在推理时实际激活多少参数？
通过“零计算专家机制”，该模型在推理时仅激活 186 亿到 313 亿参数，平均约为 270 亿。

### 美团 LongCat-Flash 模型采用什么开源协议？
该模型采用 MIT 许可证进行全量开源，允许开发者和企业自由使用、修改及分发。

### LongCat-Flash 在代理工具使用方面的测试表现如何？
在代理工具基准测试中表现突出，其中在 $\tau^2$-Bench 电信领域测试中平均分为 73.68，在 VitaBench 商业场景测试中平均分为 24.30，均处于领先地位。

### LongCat-Flash 是如何实现大规模模型稳定训练的？
模型采用了“模型增长初始化机制”（先训小模型再堆叠）、“原则性路由器梯度平衡”、“隐藏 z 损失组件”以及定制优化器配置，确保在数万张加速卡上训练稳定无事故。

### 哪里可以体验或部署 LongCat-Flash 模型？
用户可以访问官方体验网站 https://longcat.ai 进行体验，同时项目提供了详尽的部署指南和技术支持。

### LongCat-Flash 的推理速度是多少？
原文指出该模型的推理速度超过 100 token/s。

### LongCat-Flash 在安全评测中的表现如何？
原文提到该模型在有害内容避免和犯罪内容预防等关键安全维度上名列前茅。

## 可引用结论
- 美团发布的 LongCat-Flash 是中国首个 560B 级开源 MoE 模型，采用 MIT 协议开放。
- 该模型通过“零计算专家机制”将推理激活参数控制在平均 270 亿，实现超 100 token/s 的推理速度。
- 实测数据显示，LongCat-Flash 在 $\tau^2$-Bench 和 VitaBench 代理工具基准测试中得分大幅领先。
- 模型采用“模型增长初始化机制”和 ScMoE 架构，解决了数万卡训练稳定性难题。
- LongCat-Flash 在通用知识、指令跟随及安全评测中均处于行业第一梯队。
- 该项目上线即登 GitHub 热榜，并提供了官方体验网站与完整部署指南。

## 事实边界
- 原文未提供 LongCat-Flash 具体的训练数据集来源、规模及清洗细节。
- 原文未说明该模型与其他具体竞品模型（如 Llama 系列、Qwen 系列等）在所有基准测试上的详细对比数据表，仅提及“第一梯队”和“大幅领先”。
- 原文未提及模型的具体硬件消耗成本数值（如显存占用具体 GB 数），仅描述了相对效率提升。
- 原文未说明该模型是否支持多模态输入（如图片、视频），主要描述集中在文本及代理工具任务。
- 关于“多项能力实测第一”的结论，原文主要依据是 $\tau^2$-Bench 和 VitaBench 及部分指令跟随测试，未涵盖所有可能的 AI 能力维度。

## 原文信息
- 标题：美团发布 LongCat-Flash-560B 开源大模型，MIT 协议，多项能力实测第一冲顶开源王座
- 来源：算泥
- 发布时间：2025-09-02 14:09
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10226326.html

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