美团也开源了大模型,但我觉得他们的野心是通用生活Agent。(美团用什么开发的)

美团也开源了大模型,但我觉得他们的野心是通用生活Agent。(美团用什么开发的)

起猛了,美团这下真的开始明牌干AI了。

居然,发布并直接开源了560B参数的MoE模型LongCat-Flash-Chat。

好家伙,WAIMAI里有两个AI,这次成真的了,美团真发大模型了。

开源地址:https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

也有线上体验地址:https://longcat.ai

我自己去体验了一下,整体模型能力,中规中矩,但是快,是真的快,能把560B的模型,在推理的时候搞得这么快,是真的有点牛逼的。

我直接录了个屏给大家看一下。

这里我们可以直观对比一下LongCat和DeepSeek V3的输出速度,他俩都是MoE架构,而且总参数量差不太多。

为了更公平的竞争,用了同一个问题,并关闭了联网搜索来避免搜索干扰。

先来看DeepSeek

DeepSeek每次还是需要原地转圈圈思考一会儿,然后才一个一个的往外吐字,挺急的。

耗时整整33秒。

再来看LongCat,这刷新率不用多说了吧。

像机关枪一样哒哒哒的五六秒就输出完了。

这是LongCat和DeepSeek的另一个case,DeepSeek思考的功夫,LongCat答案快写完了。

非常直观的对比。。。

我又测了一下写作和代码。

先是做了一个新的小游戏,弹射线游戏,核心玩法是操作小球来躲避不同方向,不同速度的避弹射线,存活时间越长分数越高。

整体还行,这UI以及弹射线的设计还是很有艺术感,碰壁反弹也遵循了正确的物理规律,甚至在碰撞时会迸发好看的火花❇️。

然后,我让LongCat写了篇小说。

全文比较长,我把完整版贴在这里,大家可以看看。

我还挺喜欢它写的那句话的:在宇宙的尺度下,孤独是一种常态。

我还让它写了一个北京美食地图。

不愧是美食世家出身的大模型,写的很细。

但是,我觉得最有趣的东西,其实是他们技术报告里的。

Agent能力。

很多人都在说LongCat快,确实,它的速度极快,但是,他们的Agent能力,也极强。

直接登顶了。

我自己一直在说,AI现在很多时候,离我们普通大众太远了。

大家都在卷生产力,卷写报告,卷做PPT,卷科研,这些东西当然很重要,但,它离我们真实的生活,总感觉还隔着一层。

大家都生产属性了。

但是美团做一个Agent能力如此之高的并且超级快的大模型,我个人觉得,他目标就是为了服务自己的业务去的。

为了服务所有C端用户的生活场景。

有些事,你得连起来看。

不知道有些人知不知道,你在美团点开搜索框,现在是有AI模式的搜索的。

它跟你传统的搜索完全不一样。

你不再需要去想“火锅”、“烤肉”这种关键词。

你可以直接跟它说人话,比如:“我想找个适合哥们儿几个喝酒撸串、人均一百左右、离我最近、现在还开着的烧烤店。”

你看,它会立刻理解你这个复杂的需求,然后把最符合条件的店铺,直接推给你。

而且,前段时间,他们也开始内测一个对我们社恐人士非常非常有用的新功能。

AI帮订座。

你找到一家想去的餐厅,点一下那个“AI帮你订”的按钮,然后输入你的需求,比如“今晚7点,4个人,要个靠窗的座”。然后,就没你事了。

美团的AI,会自己打电话给餐厅的前台。你没看错,是真的打电话,点开沟通明细,就能看到它跟前台是怎么说的。

真的会用一个听起来几乎和真人一模一样的声音,去跟前台沟通,帮你预定。

还有美团里的AI开发票,也是一个逻辑。

你点完外卖,不再需要跟商家打电话,直接让AI去帮你搞定。

这些,所有这些已经在美团上落地、或者正在内测的AI功能,它们有一个共同的特点:

全都是为了C端用户,为了生活场景,为了解决我们这些普通人,在日常生活中那些最具体、最琐碎的痛点而服务的。

这一切的布局,感觉都像是一块块拼图,正在拼出一个巨大的、清晰的图景。而这个图景的目标,就叫:

通用生活Agent。

放眼整个国内,好像确实也没有比美团更适合来做这个产品的公司了。

AI最缺的是什么?场景和数据。

OpenAI做Agent,它很牛逼,但它能帮你订一张从北京到上海的、下周二的、靠窗的高铁票吗?它能帮你找到你家楼下那家新开的、评价最好的兰州拉面吗?

它不能,因为它没有这个数据,更没有打通上下游的交易系统。

但这玩意,美团可太擅长了。

它的背后,是全国几百万家真实商户的实时菜单、库存、营业时间。是几亿C端用户每天产生的真实交易、真实评价。是几百万外卖小哥每天在城市里穿梭,构成的最鲜活的、动态的物理世界数据。

换句话说,别人是拿AI,辛辛苦苦地去找应用场景。而美团,是用无数个真实的应用场景,反过来,去养它的AI。

这是一个正向的、可以无限循环的飞轮。用户在美团上用AI的次数越多,它的AI就越懂你的需求,推荐就越精准,服务就越贴心。而服务越好,你就越离不开它。

现在,我们再回头看美团发布的那个560B参数的MoE模型,LongCat。

你就能瞬间明白,这个特点就是快和Agent能力的模型,背后的深意。

为什么要把它做得那么快?

因为生活场景的交互,是即时的。你点外卖,你订酒店,你打车,你不能等。

古典的交互设计师可能都知道,你设计产品交互时,最接受不了的,就是产品的卡顿和延迟。

一秒钟的延迟,都可能让用户直接关掉App或者放弃这个功能,快,是C端产品能够被用户接受的生命线。

只有足够快,用户才不用等。

而模型为什么突出Agent能力?

因为生活服务,本质上,就是一连串复杂任务的组合。

订一顿餐,背后需要理解你的口味、预算、位置,然后调用餐厅信息,规划外卖路线,最后完成支付。

订一张票,背后需要理解你的时间、目的地、偏好,然后调用票务系统,完成预定。

这些,都不是简单的知识问答,这全都是需要理解、规划、调用工具、执行任务才能完成的Agent行为。

还有一点🕐️,就是便宜。

LongCat的输出成本5元/百万 token。换句话说,它不希望用户花几百块的成本全网比价,而是只做几块钱的生意。

所以,当你把所有的点练成线,就可以看到,美团几乎就是在明示天下:

我们做大模型,从第一天起,瞄准的就是ToC的通用生活Agent,而不是所谓的,知识问答。

所以啊。

我觉得,别小看一个做本地生活起家的公司,更别小瞧那个每天给你送外卖的平台。

它可能,比任何人都更懂,人类真实的需求和期待。

它不是要带我们去火星,也不是剑指AGI。

它是要让我们,在这个地球上。

活得。

更像一个被照顾得无微不至的人。

特别声明:[美团也开源了大模型,但我觉得他们的野心是通用生活Agent。(美团用什么开发的)] 该文观点仅代表作者本人,今日霍州系信息发布平台,霍州网仅提供信息存储空间服务。

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