(網經社訊)8月31日消息，美團正式開源了自主研發(fā)的大語言模型LongCat-Flash，參數規(guī)模達到5600億，采用混合專家（MoE）架構，激活參數動態(tài)計算。美團選擇以MIT協(xié)議開源LongCat-Flash，模型代碼已部署在Hugging Face和GitHub平臺。開源版本支持SGLang和vLLM框架部署，提供基礎適配文檔，降低了企業(yè)級應用門檻。
據網經社云計算臺（CC.100EC.CN）了解，，LongCat-Flash的核心創(chuàng)新在于“動態(tài)計算”技術。傳統(tǒng)MoE模型通常固定激活一定比例的專家參數，而LongCat-Flash通過自適應算法，根據輸入內容的復雜度動態(tài)調整激活參數數量。例如，在處理簡單任務時，僅激活186億參數；而在處理復雜推理任務時，最多可激活313億參數，平均激活規(guī)模為270億。
LongCat-Flash還采用了Shortcut-connected MoE （ScMoE）設計，擴大了計算-通信重疊窗口。結合定制化基礎設施優(yōu)化，這個設計讓模型能在數萬個加速器上訓練，推理速度超過每秒100個token。
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