美团大模型“龙猫”登场，能否重塑本地生活新战局？

美团大模型登场：行业投下重磅炸弹

在大模型技术迅猛发展的当下，每一次新模型的发布都如投入湖面的石子，激起层层涟漪。美团推出的龙猫大模型 LongCat-Flash，无疑是近期大模型领域的一颗重磅炸弹，引发了行业内外的广泛关注。

2025 年 9 月 1 日，美团正式发布 LongCat-Flash-Chat（中文名：龙猫，以下简称 “LongCat”），并在 Github（全球最大的开源代码托管平台）、Hugging Face（人工智能开源社区与技术平台）开源，同时同步上线官网。这一举措，标志着美团正式在大模型领域亮剑，其意义非凡，不仅对美团自身的业务发展和技术布局有着深远影响，也为整个大模型行业的发展注入了新的活力，带来了新的思考。

深入剖析美团大模型技术实力

独特架构实现高效能

LongCat 的 “秘密武器”，便是它采用的混合专家模型（MoE）架构 。这种架构就像是一个超级智囊团，里面有众多 “专家”，每个 “专家” 都擅长解决某一类问题。当面对不同的任务时，模型能够像精准的指挥家一样，灵活地调配最合适的 “专家” 来应对，从而实现算力的按需分配，极大地提升了计算效率。

在这个架构中，“零计算专家” 机制堪称神来之笔。它允许模型在面对简单任务时，直接跳过复杂的计算过程，快速给出答案，就好比给模型装上了一条 “高速通道”，让它在处理简单问题时能够一路畅通，大大节省了时间和算力资源。而跨层通道设计则像是在模型内部搭建了一座桥梁，使得计算和通信能够并行进行，进一步提升了整体的运行效率，让模型在处理复杂任务时也能游刃有余。

卓越性能数据亮眼

从具体数据来看，美团大模型的表现更是令人眼前一亮。在推理速度上，LongCat 在 H800 上实现了单用户 100+ tokens/s 的生成速度，这个速度在行业内处于领先地位，意味着它能够快速响应用户的请求，提供即时的服务。而在输出成本方面，低至 5 元 / 百万 token 的成本，更是展现了其在成本控制上的优势，使得大规模应用成为可能。

在权威的 MMLU（多任务语言理解基准）评测中，LongCat 的得分高达 89.71，在 CEval（中文通用能力评估基准）评测中，得分也达到了 90.44，这些成绩与国内领先的模型不相上下，甚至在某些方面更胜一筹，充分证明了其在语言理解和通用能力方面的卓越表现。

美团大模型的应用场景探索

内部应用提效显著

在美团内部，LongCat 已经成为了员工们的得力助手，深入到了办公的各个环节。以 AI 编程助手为例，它就像是一位不知疲倦的编程专家，随时为开发人员提供代码建议、自动补全代码，还能快速查找和修复代码中的错误。曾经，开发人员在面对复杂的代码逻辑时，常常需要花费大量时间去查阅资料、反复调试，而现在有了 AI 编程助手，这些问题迎刃而解，开发效率大幅提升，项目的开发周期也明显缩短。

智能会议方面，LongCat 同样表现出色。它能够实时转录会议内容，将语音准确地转换为文字，让参会人员无需再为记录会议要点而分心。同时，它还能对会议内容进行智能分析，提取关键信息，生成会议摘要，就像一位贴心的会议秘书，为员工们节省了大量整理会议记录的时间。

在文档管理中，LongCat 可以对文档进行智能分类、检索和内容分析。当员工需要查找某份文档时，只需输入相关关键词，LongCat 就能迅速从海量的文档中找到目标，精准定位到所需内容，大大提高了文档管理的效率，让信息查找变得更加便捷高效。

本地生活服务赋能

在本地生活服务领域，美团大模型更是发挥着不可替代的关键作用。为商家提供营销策划建议时，LongCat 就像是一位经验丰富的营销顾问。它会根据商家的历史销售数据、用户评价、市场趋势等多维度信息，为商家量身定制个性化的营销方案。比如，当某家餐厅想要推出新品时，LongCat 可以分析周边用户的口味偏好、消费习惯以及竞争对手的菜品情况，给出新品的定价建议、推广渠道选择以及促销活动策划等，帮助商家吸引更多顾客，提高销售额。

在智能客服方面，美团大模型的应用让服务响应速度和质量有了质的飞跃。当用户咨询问题时，智能客服能够快速理解用户的意图，利用大模型强大的语言理解和生成能力，迅速给出准确、清晰的回答。无论是关于订单状态的查询、退款流程的咨询，还是对商家服务的投诉，智能客服都能应对自如，大大缩短了用户的等待时间，提高了用户的满意度。

对于消费者来说，LongCat 提供的个性化推荐服务让他们的消费体验更加便捷和愉悦。它会根据用户的历史消费记录、浏览行为、收藏偏好等信息，精准地为用户推荐符合他们口味和需求的餐厅、酒店、娱乐场所等。就像有一位私人生活管家，了解用户的每一个喜好，为用户推荐真正感兴趣的本地生活服务，让用户更容易发现心仪的商品和服务，提升了消费决策的效率和质量。

美团入局大模型的战略考量

AI 时代的主动出击

在 AI 浪潮汹涌澎湃的当下，美团选择推出大模型，绝非偶然，而是深思熟虑后的主动出击。美团 CEO 王兴提出的 AI 战略三个层面，清晰地展现了美团在 AI 领域的布局思路。

AI at work 层面，美团致力于利用 AI 提升员工的工作效率，让 AI 渗透到日常办公的每一个角落。通过 AI 编程助手，开发人员能够更加高效地编写代码；智能会议与文档助手则让会议组织和文档处理变得更加轻松便捷，极大地提升了团队协作的效率。

在 AI in products 层面，美团运用 AI 技术对现有的 To B 和 To C 产品及服务进行升级，为用户和商家带来更优质的体验。例如，通过 AI 优化配送路线，提高配送效率，让用户更快地收到商品；利用 AI 分析用户的消费行为和偏好，为商家提供精准的营销建议，帮助商家提升销售额。同时，美团还积极推出全新的 AI 原生应用，如 “生活小秘书”，为用户提供更加个性化、智能化的服务，满足用户多样化的需求。

Building LLM 层面，美团投入巨额资金进行自研大模型，旨在夯实技术基础，打造属于自己的技术壁垒。这不仅体现了美团对技术创新的追求，更是对未来发展的深度布局。通过构建自己的大模型，美团能够更好地掌控技术核心，实现数据的深度挖掘和利用，为业务的持续增长提供强大的技术支持。

数据价值的深度挖掘

美团作为本地生活服务领域的巨头，经过多年的发展，积累了海量的业务数据。这些数据涵盖了用户的消费行为、商家的经营状况、配送的路径和时间等各个方面，是美团宝贵的数据资产。然而，这些数据就像一座沉睡的宝藏，如果没有强大的技术手段去挖掘，就无法发挥其真正的价值。

大模型的出现，为美团激活这些数据资产提供了可能。通过大模型的强大数据分析和处理能力，美团能够对海量数据进行深度挖掘和分析，发现其中隐藏的规律和价值。例如，通过分析用户的历史消费记录，大模型可以精准地预测用户的下一次消费需求，为用户提供个性化的推荐服务；通过分析商家的经营数据，大模型可以为商家提供针对性的经营建议，帮助商家优化菜品、调整价格、提升服务质量，从而提高商家的竞争力。

大模型还能够帮助美团实现业务流程的优化和创新。在配送环节，大模型可以根据实时路况、订单分布等信息，智能地规划配送路线，提高配送效率，降低配送成本；在营销环节，大模型可以根据用户的兴趣和偏好，制定个性化的营销策略，提高营销效果，吸引更多用户。

美团大模型面临的挑战与竞争

激烈的市场竞争格局

大模型市场如今已呈现出一片红海之势，竞争异常激烈。字节跳动的豆包，凭借字节强大的流量池和在内容创作领域的深厚积累，在多模态交互方面表现出色，尤其在短视频脚本生成、娱乐化场景等方面有着独特的优势 ，能很好地满足 C 端创意工作者的需求。腾讯元宝依托腾讯庞大的用户基础和社交生态，在用户获取和留存上有着天然的优势，其在社交互动、智能客服等场景的应用也较为成熟。阿里的通义千问则依托阿里云平台，在行业定制化方面走在前列，电商、金融、物流等企业级解决方案成熟，支持动态学习 ，为企业客户提供了高度定制化的服务。

相比之下，美团大模型虽然在推理速度和成本控制上有着突出的表现，如在 H800 上实现单用户 100+ tokens/s 的生成速度，输出成本低至 5 元 / 百万 token ，但在品牌知名度和市场份额方面，与这些先入局的大厂模型相比，仍有一定的差距。在用户认知中，豆包、元宝、通义千问等模型已经率先占据了一定的心智份额，美团大模型需要付出更多的努力来提升品牌影响力，吸引用户和客户的关注。

技术与应用的持续突破

在技术创新方面，虽然美团大模型在当前已经取得了一定的成果，但其在提升模型思考能力方面仍有很长的路要走。随着用户需求的不断提高，对模型的逻辑推理、复杂问题解决能力等要求也越来越高。例如，在面对一些需要深度分析和推理的问题时，模型需要能够提供更加准确、深入的回答，而不仅仅是表面的信息。美团大模型需要不断优化算法，提高模型的理解和推理能力，以满足用户对高质量回答的需求。

多模态融合也是当前大模型发展的一个重要方向，图像、音频、视频等多种模态的信息融合能够为用户提供更加丰富和全面的服务。美团大模型在这方面需要加大研发投入，提升多模态处理能力，实现文本与其他模态信息的有效融合，为用户带来更加多元化的交互体验。

在应用拓展方面，美团大模型目前主要聚焦于本地生活服务领域，虽然在这一领域有着深厚的业务基础和数据积累，但用户群体相对较为局限。要想实现更大的发展，美团大模型需要扩大用户群体，吸引更多不同领域的用户。这就需要美团大模型在功能和服务上进行创新，满足不同用户的需求，将服务拓展到更多的业务领域，挖掘新的应用场景和商业机会，以实现业务的多元化发展，降低对单一业务领域的依赖。