美团也开源了大模型，但我觉得他们的野心是通用生活Agent。

美团近期正式公开其自主研发的560亿参数MoE架构模型LongCat-Flash-Chat，并同步开放源代码及线上体验平台。

该模型在推理速度方面展现出显著优势，在同等规模参数量级的对比测试中能实现秒级响应。

开发者通过网页端实测对比发现，在处理复杂任务时LongCat仅需5-6秒即可完成输出，而同类模型平均耗时超过30秒。

技术文档显示该模型不仅具备快速响应特性，在Agent能力评估中也达到行业领先水平。

这种设计取向与美团深耕本地生活服务的战略布局高度契合——当用户通过美团App进行”附近人均百元烧烤店定位”或”餐厅智能预订”等操作时，AI系统需在毫秒级时间内完成需求解析、多维度数据调用及服务闭环构建。

值得关注的是模型成本控制表现：每百万token输出成本仅5元人民币。

这种经济性设计恰好匹配生活服务场景中高频低客单价的特点。

当前美团已将该技术应用于多个实际场景：智能搜索能理解”带宠物友好的江景咖啡馆”等复杂需求；

AI语音助手可自主完成餐厅预订通话；

电子发票生成系统则实现了外卖订单后链路自动化处理。

从技术架构到商业落地的完整闭环可以看出，美团正构建以通用生活Agent为核心的智能生态体系。

其优势在于拥有覆盖吃喝玩乐全场景的真实行为数据与交易闭环能力——这正是训练具备实用价值Agent模型的关键要素。

当其他厂商还在探索AI应用场景时，这家本地生活服务平台已通过海量真实交互数据形成技术迭代飞轮：用户使用频率提升推动算法优化，优化后的服务体验又进一步增强用户粘性。

这种战略布局使得LongCat系列模型的发展方向与传统大模型形成差异化路径——它不追求实验室环境下的理论极限突破，而是聚焦于解决普通人日常生活中那些具体而微的需求痛点：从深夜加急送药到跨城交通方案规划，在地球表面的每个角落为用户提供有温度的服务支撑。（注：文中涉及的具体功能模块及性能数据均来自官方披露资料）