LongCat：美团开源的 MoE 大模型家族，560B 总参却只激活 27B 的省电怪兽

官方背景

LongCat 是美团开源的 MoE（混合专家）大语言模型家族，以「高吞吐、低激活」著称。旗舰 LongCat-Flash 总参 5600 亿、每次仅激活约 270 亿；LongCat-Flash-Lite 总参 685 亿、激活仅 2.9–4.5B（用 N-gram 嵌入进一步省算力）；LongCat-Flash-Thinking-2601 同样 560B 规模主打推理。全家族开源，推理速度超 100 token/秒，API 每天赠 5000 万 tokens 免费额度。

核心能力

① MoE 稀疏激活：大模型容量、小模型成本；② 超 100 token/秒高吞吐；③ 约 $0.70/百万 token 的输出价；④ 多尺寸覆盖：Flash、Flash-Lite、Flash-Thinking；⑤ 长上下文与工具调用；⑥ 开源权重可私有部署。

应用场景

企业用它做高并发客服、内容生成，靠高吞吐压低单位成本；开发者借开源权重做微调与本地推理；美团生态内支撑即时配送、经营助手等场景。对「要旗舰级能力、又嫌全激活太贵」的团队，LongCat 的 MoE 路线很香。

定价与可及性

开源免费部署；API 每天赠 5000 万 tokens 免费额度，输出约 $0.70/百万 token。GitHub 直接拉权重，门槛低。

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