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      美團悄悄開源重度推理模型!8個腦子并行思考,有點東西。

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      大家好,我是袋鼠帝。

      2026年剛開年,AI圈子終于開始稍微安靜一點了,不過各家似乎都在憋大招。

      前兩天我刷X的時候,發現美團居然悄悄咪咪又開源了一個新模型:LongCat-Flash-Thinking-2601。


      不得不說,美團這個更新節奏是真滴卷。

      我回憶了下,從去年9月發布Chat版本,到后來的Thinking版本,再到Omni全能版,他們的模型路走得非常穩。

      這次的2601版本,更是全面提升了Agent和Thinking能力

      不過真正吸引我去深入研究的,其實是 X 上的一條評論:它居然有8位思考者并行推理。


      這一下子就勾起了我的好奇心,我們之前用的深度推理模式,大多是單線程的,就像一個人在走路,哪怕走得再快,也就是那一條路。

      美團這個設計,像是直接開了一個AI專家團

      趁著上周末去北京參加AIGC開發者大會的間隙,我把這個新模型好好研究了一下。

      這一試,我發現它還真有點東西。

      先給大家總結一下這次新模型更新的核心亮點(省流版):

      1.泛化能力極強,在那種混亂的真實環境里表現很穩,在復雜隨機任務中甚至優于Claude。

      2.自動構建多個高質量環境;密集依賴關系圖

      3.多環境強化學習:擴展的DORA(我們的強化學習基礎設施),支持大規模多環境智能體訓練

      4.核心創新叫Heavy Thinking Mode,也就是深度思考模式:

      平行思維:通過多個獨立的推理路徑擴展思維廣度

      迭代式摘要:通過使用摘要模型來綜合輸出,增強深度,支持迭代推理循環。

      在這個模式下,模型會啟動并行思考,相當于你有多個不同領域的大腦在同時幫你琢磨同一件事。

      另外,據說1M(100萬)token的上下文版本也快來了。


      光看參數也沒意思,咱們直接上實測。

      目前,深度推理模式可在LongCat AI平臺免費體驗

      https://longcat.chat/

      讓美團AI團隊解決問題

      以后遇到問題不用焦慮了,可以試試美團這個AI團隊,團隊8人,效率極高,還有第9人是個小領導,總結發言,是個全方位思考的智囊團。



      團建聚餐,專治眾口難調

      來個美團的拿手好戲,點餐

      不過有點刁鉆:

      prompt:我們在深圳,有8個同事要聚餐,預算只有300元。小張不吃辣,小李對麩質過敏,小王必須喝冰美式,老板想吃地道的本地菜,剩下的4個人里有人在減肥,有人想吃重口味。請尋找最優性價比方案,并給出具體的點單組合和湊單攻略。

      這要是讓人來想,估計頭發都得掉一把。

      當時打開深度思考后,嚇我一跳,原來這就是重度思考嗎

      屏幕上直接冒出來8條并行的思維鏈!直接多出來8個腦子


      有一種從單行道突然變成8車道的開闊感

      來看看 LongCat 的 8 位 Thinker 是怎么應對的。


      它們分別給出了不同的策略:有的建議分開點外賣,有的推薦了性價比極高的潮汕套餐,還有的另辟蹊徑建議去吃早茶。

      這8個大腦并行工作完之后,還會有一個裁判角色的模型出來做總結,把各個方向的精華提煉出來,形成最終的答案。

      俗話說三個臭皮匠頂個諸葛亮,美團這是直接給我安排了三個諸葛亮啊。

      最后的綜合方案很不錯,模型經過權衡后發現,在深圳 300 塊錢滿足這么多人的堂食需求幾乎是不可能的,所以最優解是點外賣,并且給出了具體的分店鋪湊滿減攻略。


      最讓我驚訝的是細節:它甚至提醒我,醬油里可能含有麩質,一定要給商家備注小李的過敏情況。

      這種細致程度,單靠一條思維鏈是很容易遺漏的。這也體現了并行思考的優勢:既有廣度,又有深度。

      而且速度依然很快,這也是我一直比較喜歡美團模型的一點,干活講究效率


      假如明天AGI到來?

      前端時間,馬斯克的訪談提到,AGI可能很快就會實現

      所以我又問了一個稍微宏大一點的問題:假如明天AGI突然到來,世界會變成什么樣?

      這回的思維鏈就像是一場高質量的圓桌論壇,類似上周六我參與分享的圓桌會議

      有的Thinker在分析對就業市場的沖擊,有的在預測經濟結構的重組,還有的在探討人類認知的顛覆。


      看著這 8 個大腦在屏幕上互搏,非常有意思。

      它們各有各的觀點,但最后又能達成某種共識。這和我們人類社會其實很像,真理往往就是在不斷的辯論和碰撞中產生的。



      法律智囊團:隨身攜帶的律師天團

      這個場景非常實用,假設我不小心在商場碰碎了一個標價8.8萬的藝術品,商場態度強硬要我全額賠償,那不是完犢子了?

      我把情況描述給LongCat,讓它做我的辯護律師。

      prompt:我在商場行走時,背包不慎剮蹭到了擺放在轉角處的一個藝術品展架,導致一件標價 8.8 萬元的藝術瓷器摔碎。商場方目前態度強硬,拒絕任何調解,要求我按照標價全額賠償。作為被告,我的抗辯點在于:展架位于人流量大的轉角處,且沒有任何物理防護(如玻璃罩);展架底座極輕,明顯不符合擺放易碎重物的安全標準;我只是正常行走,并無跑跳等過激行為。請你作為我的專業辯護律師。

      反應速度非常快,幾個 Thinker 迅速從不同角度切入。

      有的負責分析商場的過錯,有的提到一些案例參考,還有的側重風險評估和緊急措施。


      它給出的一些答案,我怕是幻覺,還特地去核實了以下思維鏈中提到民法典1198條、1165條、1173條,也是正確的。


      有點可惜的是重度思考暫時還沒接入聯網搜索,所以這塊大家還是要謹慎,出的條款最好都去印證一下,畢竟思考模型普遍都會有幻覺,有出錯的概率。把它當做輔助律師團即可。

      最終回答:


      不過對于我們普通人來說,遇到這種突發狀況,能有這么一個智囊團,可以第一時間快速了解一些信息,心里真的會踏實很多。


      中西結合的身心健康指導

      有一些朋友和我聊起最近莫名不太好入睡,想起來下個月就過年了,

      是丙午馬年,丙火和午火雙火疊加,六十年一遇,

      部分朋友可能會有水火交戰的情況,明明沒有什么心煩的事情,卻睡不著,趕緊來試試Longcat怎么說。

      還有,我從小到大基本上午覺就沒睡著過,可能是過度焦慮的原因?

      很好玩的是,居然得到了中西結合的回答,還是那句話,集百家之所長,取其精華,去其糟粕,很好用。

      如果是其他大模型,被我引導提問,就只會從中醫的角度回答了。

      下面豆包的回答,被我提問之后,只會從中醫角度回答問題:


      但 LongCat的 8 個Thinker 里,有的Thinker提供中醫視角,有的提供現代醫學視角,有的提供改善睡眠建議,真的是面面俱到,中西結合,完美!


      以下是正文回答,有需要的朋友可以參考一下,也可以點贊轉發,說不定你就有朋友也遇到了。



      風格化寫作,絕了

      我讓它用最強烈的文學風格描寫一碗螺螄粉,并且讓它自己選擇流派。

      prompt:我現在手里端著一碗熱騰騰的、聞起來臭吃起來香的螺螄粉。 我希望看到風格極度強烈的文學描寫。請選擇一個你認為最有趣的文學流派(例如:魯迅的冷峻諷刺、古龍的簡潔蕭殺、王家衛的曖昧破碎、張愛玲的華麗蒼涼等等)。

      8 位大作家開始吭哧吭哧寫作。最后的評判環節非常有意思。有 5 位 Thinker 選擇了張愛玲風格,2 位選了古龍,1 位選了王家衛。


      按理說,少數服從多數,最后應該是張愛玲風格勝出。因為已經有5位部下都選了張愛玲風格,

      畢竟作為領導,最輕松最不用擔責的決策才是最經濟的。

      但那個負責總結的裁判模型展現出了驚人的批判性思維,它認為古龍那種簡潔蕭殺的風格,反而更能突出一碗螺螄粉的江湖氣,而且能避免答案的同質化。

      最終輸出的古龍風描寫,文筆真的是一絕。


      這也讓我突然意識到,這種多模型并行思考加裁判決策的機制,可能真的代表了未來AI決策的一種新方向。


      代碼能力

      Prompt:幫我設計一個貓貓狗狗掛飾網站的前端,要可愛風,寫在一個HTML文件里

      迅速完成了代碼,購物車邏輯、結算功能都寫了,交互體驗也很流暢。

      后來我又試著讓它寫一個大魚吃小魚的游戲。

      它通過聯網搜索參考了最佳實踐,還自動給游戲里的魚加上了 AI 判定,大魚會追,小魚會跑,可玩性瞬間提升了一個檔次。

      為什么美團這個模型值得關注?

      美團這次的 Heavy Thinking Mode,本質上是在解決大模型思考深度不足的問題。

      以前我們覺得大模型像個百科全書,問啥知道啥,但一遇到需要推理、規劃的復雜問題就容易掉鏈子。

      LongCat的思路是:既然一個腦子不夠用,那就用八個。

      通過并行推理(Parallel Thinking),先讓思維發散出去,覆蓋盡可能多的可能性;再通過迭代摘要(Iterative Summarization),把這些發散的思維收斂回來,提煉出最優解。

      這就像我們在公司開會解決難題,先大家頭腦風暴,各抒己見,這是廣度。然后項目經理把大家的想法匯總、去重、優化,形成方案,這是深度。

      而且美團在訓練這個模型的時候,用了大量的合成環境和抗噪聲訓練,這意味著什么?

      意味著這個模型不是溫室里的花朵,它是真的被扔到那種充滿了不確定性、信息不完整的真實環境里去摸爬滾打過的。

      所以它在面對我們現實生活中那些亂七八糟的任務時,適應性會特別強。

      美團雖然在這一波大模型浪潮里起步不算最早的,但他們追趕的速度真的讓人驚訝。

      上周末我們幾個博主聊天還在感慨,像 Meta、微軟這些巨頭,有錢有卡,但在大模型上也逐漸沒啥聲音了。

      這也側面反映,做大模型這事兒,門檻真的很高,不是誰都能一直在牌桌上的。

      美團能堅持下來,并且不斷有這種高質量的產出,說明他們對 AI 是有自己獨立的思考和戰略定力的。

      如果你也對AI Agent感興趣,或者在開發相關的應用,可以去試試這個LongCat-Flash-Thinking-2601。

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