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大模型又迎来重要玩家!美团首个开源大模型来了

来自 金桂财经
2025 年 9 月 2 日
在 24 小时
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来源:
科创板日报

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  美团要向着 AI「进攻」 了。

  《科创板日报》 记者获悉,美团今日发布并开源其 560B 参数的混合专家 (MoE) 模型——LongCat-Flash(龙猫)。

  值得注意的是,今日有消息称, LongCat-Flash 的训练并非在英伟达GPU 上完成。而是使用了 「数万个加速卡」。针对此事,《科创板日报》 记者向美团方面求证,截至发稿,暂未获得回应。

  美团在 AI 上投入每年超过百亿元

  据介绍, LongCat-Flash-Chat 这一模型采用创新性混合专家模型 (MoE) 架构,总参数 5600 亿,通过 「零计算专家」 机制及底层优化,实现了计算效率与性能的双重提升。相比传统模型,美团大模型在训练和推理速度上优势明显,能在 H800 上实现单用户每秒 100+ tokens 的推理速度,输出成本低至 5 元 / 百万 token。

  在性能表现上,龙猫虽为非思考型基础模型,但据多项基准测试综合评估,LongCat-Flash-Chat 在仅激活少量参数的前提下,在智能体任务中具备突出优势,同时推理速度超过 100tps。

  值得注意的是,今年以来美团在人工智能领域展开密集布局,连续发布 AI Coding Agent 工具 NoCode、经营决策助手袋鼠参谋、酒店垂类 AI Agent 美团既白等多款垂直场景应用。

  在 3 月的财报分析师电话会议中,美团 CEO 王兴首次系统阐述 AI 战略:「AI 将颠覆所有行业,我们的策略是主动进攻而非被动防御。」

  据王兴披露,目前,美团对于 AI 的部署分为三个层面,分别是 AI at work(AI 在工作中的应用)、AI in products(AI 在产品中的应用) 以及构建美团内部大语言模型。

  首先在 「AI at work」 层面,美团正将 AI 运用到所有员工的日常工作和业务运营中,大幅提升超过 10 万名员工的工作效率和体验。

  其次在 「AI in products」 层面,美团将用 AI 升级现有的 2B 端 (面向企业) 和 2C 端 (面向消费者) 的产品和服务,并且将推出全新的 AI native products(原生人工智能产品),更好地服务消费者、商家、骑手和商业合作伙伴。

  第三在 「Building LLM」 层面,美团计划通过增加资本支出,持续投资内部大模型。到目前为止,美团在人工智能基础设施、模型训练和应用方面已经取得了一些进展。

  在美团零售服务大会上,美团核心本地生活业务 CEO 王莆中透露,美团在 AI 上的投入非常巨大,每年的投入超过百亿元。

  王莆中还特别指出了投入巨大的原因,由于图形处理器 (GPU) 等硬件设施价格昂贵,AI 技术的研发成本居高不下。

  不过,他认为这种投入是值得的。「虽然成本很高,但认为这些投入是值得的,因为只有构建起扎实的 AI 基础设施和大模型研发,才能有效利用过去积累的数据资源,为用户提供以 AI 方式辅助的服务小帮手。」

  据王莆中曾在社交媒体透露,美团即将推出 Native AI 产品,会覆盖美团的所有服务,让每个人都能拥有一个免费的生活小秘书。

  这也意味着,继字节豆包、腾讯元宝、阿里新夸克之后,美团也开始押注 AI 原生应用。

  本地生活 AI 竞赛白热化

  事实上,在本地生活领域,饿了么、抖音等同样在加码 AI。

  饿了么在骑手端推出的 AI 助手 「小饿」 已实现接单确认、到店核验、活动查询等全流程自动化操作。该系统还能实时推送天气预警、路况封锁等信息,帮助骑手动态调整配送路线,有效降低极端天气与突发路况带来的风险。数据显示,使用 AI 辅助的骑手平均每日可节省 20 分钟操作时间,配送准时率提升 3 个百分点。

  商家服务端,饿了么上线了智能入驻系统,通过 AI 自动完成资质审核、商圈分析、菜单优化等入驻流程。据饿了么方面给 《科创板日报》 记者提供的数据显示,传统入驻需耗时 3-5 天,AI 系统可将流程压缩至 4 小时内完成,同时根据商圈消费数据给出选址建议,使新店存活率提升 18%。

  而抖音推出的 「探饭」 小程序则聚焦消费决策闭环。基于用户历史偏好、实时位置、社交关系等多维数据,该 AI 导购系统可生成个性化餐厅推荐,并直接跳转团购或外卖下单。测试期间,用户从种草到下单的平均转化时间缩短至 17 分钟,较传统路径效率提升 60%。

  上海市人工智能技术协会核心专家、快思慢想研究院院长田丰接受 《科创板日报》 记者采访时表示,相较于 GPT 或 DeepSeek 等通用大模型,美团大模型的差异在于更强调 「全过程智能体」 能力,即通过语言大模型驱动任务全流程的自动化处理,而非单纯追求模型规模或通用性。

  在田丰看来,美团大模型的核心价值在于通过智能体技术提升内部效率 (如辅助 10 万员工编程、优化客服流程),赋能中小商家 (提供低门槛的 AI 工具,覆盖营销、客服、管理等环节),并最终构建 「服务电商的 AI 操作系统」。

  「这一策略与阿里 (云+商业基础设施)、京东(仓储+供应链) 形成差异,美团更关注 『人-货-场』 的动态调度,而非直接卷入通用大模型的军备竞赛。」 田丰进一步向记者分析称,从商业生态看,美团的 AI 布局需补齐三大短板:算力基础 (支撑模型训练与 API 服务)、仓储与供应链能力 (突破服务电商的轻资产限制)、全球化技术复制 (将国内成熟的智能调度、无人配送模式输出海外)。

  其中,出海是关键突破口——中东等市场人力成本高、监管对无人化设备 (如无人机、无人车) 更宽松,美团可通过 「算法+机器人」 的降维优势快速占领市场,与阿里 (支付+商品电商)、京东(重资产物流) 形成差异化竞争。

(科创板日报)

文章转载自东方财富

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