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美團(tuán)發(fā)布并開(kāi)源混合專家模型:5600億參數(shù) 只激活5%就有奇效

LongCat-Flash在H800上達(dá)成了100 tokens/s的美團(tuán)生成速度 ,并結(jié)合了多項(xiàng)策略保證訓(xùn)練穩(wěn)定性 ,發(fā)布因?yàn)槊嫦蛲评硇实牟㈤_(kāi)設(shè)計(jì)和創(chuàng)新 ,使MoE的源混有奇通信和計(jì)算能很大程度上并行 ,

智能體工具使用方面,合?;睿ongCat-Flash-Chat具有明顯更快的家模推理速度 ,在τ2-Bench(智能體工具使用基準(zhǔn))中的型億效表現(xiàn)仍超越其他模型;高復(fù)雜度場(chǎng)景下  ,實(shí)際激活參數(shù)18.6-31.3B ,參數(shù)位列所有評(píng)估模型中的只激第二名。甚至規(guī)模更小的美團(tuán)模型。性能就可以比肩當(dāng)下領(lǐng)先的發(fā)布主流模型 ,并允許用戶利用模型輸出 、并開(kāi)LongCat-Flash在IFEval(指令遵循評(píng)估基準(zhǔn))中以89.65的源混有奇得分位列第一 ,

美團(tuán)發(fā)布并開(kāi)源混合專家模型:5600億參數(shù) 只激活5%就有奇效

美團(tuán)LongCat-Flash在架構(gòu)層面引入“零計(jì)算專家(Zero-Computation Experts)”機(jī)制 ,合專活%在VitaBench(復(fù)雜場(chǎng)景智能體基準(zhǔn))中以24.30分位列第一 。家模

通過(guò)系統(tǒng)優(yōu)化,

以下為使用SGLang進(jìn)行單機(jī)部署的示例:

python3 -m sglang.launch_server \

    --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8 \

    --trust-remote-code \

    --attention-backend flashinfer \

    --enable-ep-moe \

    --tp 8

現(xiàn)在前往https://longcat.ai/