一、产品介绍
LongCat（龙猫）是美团自主研发的生成式AI大模型，于2025年9月1日正式开源发布。该模型采用混合专家模型（Mixture-of-Experts， MoE）架构，总参数规模达到5600亿，通过动态计算机制实现高效推理。作为美团AI战略的核心组成部分，LongCat定位为面向智能体任务和复杂应用场景的高效能大模型解决方案。
差异化技术亮点在于其创新的Shortcut-connected MoE（ScMoE）设计和动态计算机制。与传统MoE模型固定激活参数的模式不同，LongCat能够根据输入内容的复杂度动态调整激活参数数量，在处理简单任务时仅激活186亿参数，而在处理复杂推理任务时最多可激活313亿参数，平均激活规模为270亿。这一设计通过PID控制器实时微调专家偏置，确保计算负载稳定的同时最大化资源利用率。
在实际性能表现上，LongCat在H800上实现了100 token/s的生成速度，输出成本低至5元/百万token，在保持极致生成速度的同时大幅降低了推理成本。值得注意的是，LongCat的训练并非完全依赖英伟达GPU，而是在国产加速卡上进行，为AI领域的国产化发展提供了新的可能性。
二、适用人群
- 本地生活服务开发者：需要处理订单预测、智能客服、商家赋能等场景的技术团队，可利用LongCat的百万token级上下文处理能力优化业务流程。
- 企业级应用架构师：关注推理效率与成本平衡的专业人士，LongCat的动态计算机制可帮助企业在复杂任务处理中实现计算资源的最优分配。
- AI智能体开发者：专注于构建长时间运行、多步骤复杂应用的研究人员，LongCat在智能体任务中的卓越表现（达到SOTA水平）为其提供了理想的基础模型。
- 传统行业数字化转型团队：如餐饮、零售等领域的决策者，可通过LongCat驱动的“袋鼠参谋”等工具获得数据驱动的决策支持，替代传统的“拍脑袋”决策模式。
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三、核心功能
| 功能模块 | 技术原理 | 应用价值 |
|---|---|---|
| 动态计算推理 | 基于PID控制器的专家偏置实时微调机制 | 根据任务复杂度自动调节计算资源，避免传统模型“一刀切”的参数激活方式 |
| 长文本理解 | 百万token级上下文处理能力，结合注意力机制优化 | 可完整处理法律合同、学术论文等数万字专业文档，保持超长程语义连贯性 |
| 智能体任务处理 | ScMoE架构扩大计算-通信重叠窗口，实现高吞吐量推理 | 特别适合运行时间长、步骤复杂的应用场景，如AI Coding Agent、智能客服等 |
| 多模态内容生成 | Transformer架构结合大规模预训练，支持文本、图像等多种数据类型 | 快速生成图片、视频脚本、代码等内容，提升创作效率 |
| 业务场景深度适配 | 基于美团业务生态的混合训练策略，结合开源数据和内部私有数据 | 在生活服务、本地推荐、消费决策等垂直场景具备深度理解能力 |
四、使用技巧
| 应用场景 | 操作建议 | 预期效果 |
|---|---|---|
| 订单预测与物流优化 | 整合历史订单、用户评价、实时天气等长时序信息，输入近3个月商圈数据 | 订单预测准确率提升至92%，提前1小时调度，减少30%超时率 |
| 智能客服系统 | 利用长文本理解能力处理含订单号、备注诉求的复杂用户咨询 | 处理时间从20分钟缩短至5分钟，用户满意度从76%提升至93% |
| 商家运营赋能 | 输入近万条用户评价数据，请求分析客诉焦点并生成定制化营销文案 | 助力商家客单价提升15%，复购率提升20% |
| 代码开发辅助 | 结合AI Coding Agent工具，描述编程需求及技术栈要求 | 自动生成代码片段并提供调试建议，提升开发效率 |
| 营销内容创作 | 提供节日背景和品牌元素，请求生成短视频文案或活动策划方案 | 自动融入品牌标识，输出兼具创意与商业价值的营销内容 |
在实际应用中发现，LongCat在生成内容时会自然融入美团业务元素。例如当用户请求生成中秋文案时，模型会自动加入“美团，让思念比月光先到”等品牌植入内容。这种深度业务融合特性使得LongCat特别适合需要与本地生活服务紧密结合的应用场景。
数据评估
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