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美團首個大模型被爆成功跑通國產(chǎn)化訓練路徑，可在國產(chǎn)加速卡上進行
9月1日，美團宣布LongCat-Flash-Chat正式發(fā)布，在Github、Hugging Face平臺開源，并同步上線官網(wǎng)。
此前有自媒體“01Founder”爆料稱，LongCat-Flash最大的亮點是其訓練并非在英偉達GPU上完成，而是在國產(chǎn)加速卡上進行。美團已經(jīng)成功跑通了一條不被“卡脖子”的技術路徑，但由于一些原因，真正的硬件廠商具體名字不方便透露。
對于該爆料，美團方面未作正面回應，只介紹稱，LongCat-Flash采用創(chuàng)新性混合專家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架構，總參數(shù)560B，激活參數(shù)18.6B-31.3B（平均 27B），實現(xiàn)了計算效率與性能的雙重優(yōu)化。
根據(jù)多項基準測試綜合評估，作為一款非思考型基礎模型，LongCat-Flash-Chat在僅激活少量參數(shù)的前提下，性能比肩當下領先的主流模型，尤其在智能體任務中具備突出優(yōu)勢。
此外，因為面向推理效率的設計和創(chuàng)新，LongCat-Flash-Chat具有明顯更快的推理速度，更適合于耗時較長的復雜智能體應用。
LongCat-Flash的基礎測試性能
至于美團為何要加入大模型之戰(zhàn)，或與公司AI戰(zhàn)略的三個層面有關，即AI at work、AI in products以及 Building LLM。
今年以來，美團AI進展頻傳，發(fā)布了AI Coding Agent工具 NoCode 、AI經(jīng)營決策助手袋鼠參謀、酒店經(jīng)營的垂類AI Agent美團既白等多款AI應用。此次模型開源則是其 Building LLM 進展的首度曝光。
再具體點看，LongCat-Flash模型在架構層面引入“零計算專家（Zero-Computation Experts）”機制，總參數(shù)量 560B，每個token依據(jù)上下文需求僅激活18.6B-31.3B參數(shù)，實現(xiàn)算力按需分配和高效利用。為控制總算力消耗，訓練過程采用PID控制器實時微調專家偏置，將單token平均激活量穩(wěn)定在約27B。
此外，LongCat-Flash在層間鋪設跨層通道，使MoE的通信和計算能很大程度上并行，提高了訓練和推理效率。配合定制化的底層優(yōu)化，LongCat-Flash在30天內完成高效訓練，并在H800上實現(xiàn)單用戶100+tokens/s的推理速度。LongCat-Flash還對常用大模型組件和訓練方式進行了改進，使用了超參遷移和模型層疊加的方式進行訓練，并結合了多項策略保證訓練穩(wěn)定性，使得訓練全程高效且順利。
LongCat-Flash架構圖
針對智能體（Agentic）能力，LongCat-Flash自建了Agentic評測集指導數(shù)據(jù)策略，并在訓練全流程進行了全面的優(yōu)化，包括使用多智能體方法生成多樣化高質量的軌跡數(shù)據(jù)等。
通過算法和工程層面的聯(lián)合設計，LongCat-Flash在理論上的成本和速度都大幅領先行業(yè)同等規(guī)模、甚至規(guī)模更小的模型；通過系統(tǒng)優(yōu)化，LongCat-Flash在H800 上達成了100 token/s的生成速度，在保持極致生成速度的同時，輸出成本低至5元/百萬token。
本文系觀察者網(wǎng)獨家稿件，未經(jīng)授權，不得轉載。
- 責任編輯: 劉媛媛
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