美團大模型“龍貓”登場，能否重塑本地生活新戰局？

美團大模型登場：行業投下重磅炸彈

在大模型技術迅猛發展的當下，每一次新模型的發布都如投入湖面的石子，激起層層漣漪。美團推出的龍貓大模型 LongCat-Flash，無疑是近期大模型領域的一顆重磅炸彈，引發了行業內外的廣泛關注。

2025 年 9 月 1 日，美團正式發布 LongCat-Flash-Chat（中文名：龍貓，以下簡稱 “LongCat”），并在 Github（全球最大的開源代碼托管平臺）、Hugging Face（人工智能開源社區與技術平臺）開源，同時同步上線官網。這一舉措，標志著美團正式在大模型領域亮劍，其意義非凡，不僅對美團自身的業務發展和技術布局有著深遠影響，也為整個大模型行業的發展注入了新的活力，帶來了新的思考。

深入剖析美團大模型技術實力

獨特架構實現高效能

LongCat 的 “秘密武器”，便是它采用的混合專家模型（MoE）架構 。這種架構就像是一個超級智囊團，里面有眾多 “專家”，每個 “專家” 都擅長解決某一類問題。當面對不同的任務時，模型能夠像精準的指揮家一樣，靈活地調配最合適的 “專家” 來應對，從而實現算力的按需分配，極大地提升了計算效率。

在這個架構中，“零計算專家” 機制堪稱神來之筆。它允許模型在面對簡單任務時，直接跳過復雜的計算過程，快速給出答案，就好比給模型裝上了一條 “高速通道”，讓它在處理簡單問題時能夠一路暢通，大大節省了時間和算力資源。而跨層通道設計則像是在模型內部搭建了一座橋梁，使得計算和通信能夠并行進行，進一步提升了整體的運行效率，讓模型在處理復雜任務時也能游刃有余。

卓越性能數據亮眼

從具體數據來看，美團大模型的表現更是令人眼前一亮。在推理速度上，LongCat 在 H800 上實現了單用戶 100+ tokens/s 的生成速度，這個速度在行業內處于領先地位，意味著它能夠快速響應用戶的請求，提供即時的服務。而在輸出成本方面，低至 5 元 / 百萬 token 的成本，更是展現了其在成本控制上的優勢，使得大規模應用成為可能。

在權威的 MMLU（多任務語言理解基準）評測中，LongCat 的得分高達 89.71，在 CEval（中文通用能力評估基準）評測中，得分也達到了 90.44，這些成績與國內領先的模型不相上下，甚至在某些方面更勝一籌，充分證明了其在語言理解和通用能力方面的卓越表現。

美團大模型的應用場景探索

內部應用提效顯著

在美團內部，LongCat 已經成為了員工們的得力助手，深入到了辦公的各個環節。以 AI 編程助手為例，它就像是一位不知疲倦的編程專家，隨時為開發人員提供代碼建議、自動補全代碼，還能快速查找和修復代碼中的錯誤。曾經，開發人員在面對復雜的代碼邏輯時，常常需要花費大量時間去查閱資料、反復調試，而現在有了 AI 編程助手，這些問題迎刃而解，開發效率大幅提升，項目的開發周期也明顯縮短。

智能會議方面，LongCat 同樣表現出色。它能夠實時轉錄會議內容，將語音準確地轉換為文字，讓參會人員無需再為記錄會議要點而分心。同時，它還能對會議內容進行智能分析，提取關鍵信息，生成會議摘要，就像一位貼心的會議秘書，為員工們節省了大量整理會議記錄的時間。

在文檔管理中，LongCat 可以對文檔進行智能分類、檢索和內容分析。當員工需要查找某份文檔時，只需輸入相關關鍵詞，LongCat 就能迅速從海量的文檔中找到目標，精準定位到所需內容，大大提高了文檔管理的效率，讓信息查找變得更加便捷高效。

本地生活服務賦能

在本地生活服務領域，美團大模型更是發揮著不可替代的關鍵作用。為商家提供營銷策劃建議時，LongCat 就像是一位經驗豐富的營銷顧問。它會根據商家的歷史銷售數據、用戶評價、市場趨勢等多維度信息，為商家量身定制個性化的營銷方案。比如，當某家餐廳想要推出新品時，LongCat 可以分析周邊用戶的口味偏好、消費習慣以及競爭對手的菜品情況，給出新品的定價建議、推廣渠道選擇以及促銷活動策劃等，幫助商家吸引更多顧客，提高銷售額。

在智能客服方面，美團大模型的應用讓服務響應速度和質量有了質的飛躍。當用戶咨詢問題時，智能客服能夠快速理解用戶的意圖，利用大模型強大的語言理解和生成能力，迅速給出準確、清晰的回答。無論是關于訂單狀態的查詢、退款流程的咨詢，還是對商家服務的投訴，智能客服都能應對自如，大大縮短了用戶的等待時間，提高了用戶的滿意度。

對于消費者來說，LongCat 提供的個性化推薦服務讓他們的消費體驗更加便捷和愉悅。它會根據用戶的歷史消費記錄、瀏覽行為、收藏偏好等信息，精準地為用戶推薦符合他們口味和需求的餐廳、酒店、娛樂場所等。就像有一位私人生活管家，了解用戶的每一個喜好，為用戶推薦真正感興趣的本地生活服務，讓用戶更容易發現心儀的商品和服務，提升了消費決策的效率和質量。

美團入局大模型的戰略考量

AI 時代的主動出擊

在 AI 浪潮洶涌澎湃的當下，美團選擇推出大模型，絕非偶然，而是深思熟慮后的主動出擊。美團 CEO 王興提出的 AI 戰略三個層面，清晰地展現了美團在 AI 領域的布局思路。

AI at work 層面，美團致力于利用 AI 提升員工的工作效率，讓 AI 滲透到日常辦公的每一個角落。通過 AI 編程助手，開發人員能夠更加高效地編寫代碼；智能會議與文檔助手則讓會議組織和文檔處理變得更加輕松便捷，極大地提升了團隊協作的效率。

在 AI in products 層面，美團運用 AI 技術對現有的 To B 和 To C 產品及服務進行升級，為用戶和商家帶來更優質的體驗。例如，通過 AI 優化配送路線，提高配送效率，讓用戶更快地收到商品；利用 AI 分析用戶的消費行為和偏好，為商家提供精準的營銷建議，幫助商家提升銷售額。同時，美團還積極推出全新的 AI 原生應用，如 “生活小秘書”，為用戶提供更加個性化、智能化的服務，滿足用戶多樣化的需求。

Building LLM 層面，美團投入巨額資金進行自研大模型，旨在夯實技術基礎，打造屬于自己的技術壁壘。這不僅體現了美團對技術創新的追求，更是對未來發展的深度布局。通過構建自己的大模型，美團能夠更好地掌控技術核心，實現數據的深度挖掘和利用，為業務的持續增長提供強大的技術支持。

數據價值的深度挖掘

美團作為本地生活服務領域的巨頭，經過多年的發展，積累了海量的業務數據。這些數據涵蓋了用戶的消費行為、商家的經營狀況、配送的路徑和時間等各個方面，是美團寶貴的數據資產。然而，這些數據就像一座沉睡的寶藏，如果沒有強大的技術手段去挖掘，就無法發揮其真正的價值。

大模型的出現，為美團激活這些數據資產提供了可能。通過大模型的強大數據分析和處理能力，美團能夠對海量數據進行深度挖掘和分析，發現其中隱藏的規律和價值。例如，通過分析用戶的歷史消費記錄，大模型可以精準地預測用戶的下一次消費需求，為用戶提供個性化的推薦服務；通過分析商家的經營數據，大模型可以為商家提供針對性的經營建議，幫助商家優化菜品、調整價格、提升服務質量，從而提高商家的競爭力。

大模型還能夠幫助美團實現業務流程的優化和創新。在配送環節，大模型可以根據實時路況、訂單分布等信息，智能地規劃配送路線，提高配送效率，降低配送成本；在營銷環節，大模型可以根據用戶的興趣和偏好，制定個性化的營銷策略，提高營銷效果，吸引更多用戶。

美團大模型面臨的挑戰與競爭

激烈的市場競爭格局

大模型市場如今已呈現出一片紅海之勢，競爭異常激烈。字節跳動的豆包，憑借字節強大的流量池和在內容創作領域的深厚積累，在多模態交互方面表現出色，尤其在短視頻腳本生成、娛樂化場景等方面有著獨特的優勢 ，能很好地滿足 C 端創意工作者的需求。騰訊元寶依托騰訊龐大的用戶基礎和社交生態，在用戶獲取和留存上有著天然的優勢，其在社交互動、智能客服等場景的應用也較為成熟。阿里的通義千問則依托阿里云平臺，在行業定制化方面走在前列，電商、金融、物流等企業級解決方案成熟，支持動態學習 ，為企業客戶提供了高度定制化的服務。

相比之下，美團大模型雖然在推理速度和成本控制上有著突出的表現，如在 H800 上實現單用戶 100+ tokens/s 的生成速度，輸出成本低至 5 元 / 百萬 token ，但在品牌知名度和市場份額方面，與這些先入局的大廠模型相比，仍有一定的差距。在用戶認知中，豆包、元寶、通義千問等模型已經率先占據了一定的心智份額，美團大模型需要付出更多的努力來提升品牌影響力，吸引用戶和客戶的關注。

技術與應用的持續突破

在技術創新方面，雖然美團大模型在當前已經取得了一定的成果，但其在提升模型思考能力方面仍有很長的路要走。隨著用戶需求的不斷提高，對模型的邏輯推理、復雜問題解決能力等要求也越來越高。例如，在面對一些需要深度分析和推理的問題時，模型需要能夠提供更加準確、深入的回答，而不僅僅是表面的信息。美團大模型需要不斷優化算法，提高模型的理解和推理能力，以滿足用戶對高質量回答的需求。

多模態融合也是當前大模型發展的一個重要方向，圖像、音頻、視頻等多種模態的信息融合能夠為用戶提供更加豐富和全面的服務。美團大模型在這方面需要加大研發投入，提升多模態處理能力，實現文本與其他模態信息的有效融合，為用戶帶來更加多元化的交互體驗。

在應用拓展方面，美團大模型目前主要聚焦于本地生活服務領域，雖然在這一領域有著深厚的業務基礎和數據積累，但用戶群體相對較為局限。要想實現更大的發展，美團大模型需要擴大用戶群體，吸引更多不同領域的用戶。這就需要美團大模型在功能和服務上進行創新，滿足不同用戶的需求，將服務拓展到更多的業務領域，挖掘新的應用場景和商業機會，以實現業務的多元化發展，降低對單一業務領域的依賴。