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7月2日，据大厂日爆消息，美团内部开始限制使用豆包大模型。消息称，美团向所有涉及到豆包大模型的业务部门下发通知，要求自查并规划迁移至LongCat、DeepSeek等模型，若无法迁移，需单独走审批流程。对此消息，截至发稿，美团暂无官方回应。据媒体报道，这并非美团首次收紧外部大模型的使用。今年4月，美团对内部大模型使用做出调整，不再推荐业务使用阿里云提供的Qwen模型。若业务仍需使用，需上报审批。
最近几个月，一个名为“Owl Alpha”的神秘模型持续霸榜OpenRouter。它调用量长期位居全球前三，在Hermes、Claude Code和OpenClaw几大Agent模型中分别位列第一、第二和第三，不少开发者将其称为今年最令人意外的一匹“黑马”。
上个月也就是昨天，我写了一篇LongCat 2.0的实测，用四个任务测了一下它的编程能力，当时我的评价是「有些地方惊艳，有些地方还差点意思」。
如果只看标题，它很容易被归到“又一个万亿参数大模型”的队伍里：1.6 万亿总参数、MoE 架构、100 万 token 上下文、面向代码和 Agent 场景。但这次真正值得看的，不只是模型有多大，而是它背后的三个问题：国产算力能不能支撑前沿级大模型训练？
当前，测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而，已有研究表明，随着推理长度的持续增长，以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此，从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
就在今天，美团龙猫大模型团队突然开源了商用级数字人视频生成模型 LongCat-Video-Avatar 1.5。在权威评测中，它的用户偏好胜率全面超越 Kling Avatar 2.0、OmniHuman-1.5 和 HeyGen 这三个头部玩家，并且直接以 MIT 协议开放，连商用限制都懒得设。
一边是 DeepSeek。2026 年 4 月 24 日，正式发布新一代模型DeepSeek-V4 系列预览版，并同步开源。另一边，美团闷声干了件大事——用全国产算力集群，训练出了万亿参数大模型 LongCat-2.0 系列预览版（ LongCat-2.0-Preview ）。
相似度超越Seed-TTS、MiniMax-Speech等知名模型。昨晚，美团LongCat团队发布了文本转语音模型LongCat-AudioDiT，并开源1B、3.5B参数量的版本。这一模型的最大特点，是彻底抛弃了梅尔谱等中间表示，直接在波形潜空间进行基于扩散模型的文本转语音。通俗地说，这一模型直接根据声音本身的规律进行生成，“雕刻”出最原始的声音波形，从根源阻断数据转换的级联误差。
近期，复旦大学 NLP 实验室（FDU NLP）、北京大学知识计算实验室（KCL）联合美团 LongCat Team 提出了一种 Block Diffusion 推理模型 Test-Time Scaling 新框架 TDAR，通过引入 “粗思考，细求证” (Think Coarse Critic Fine, TCCF) 范式与有界自适应置信度解码
春节还没到，「过年的气氛」已经渗入科技圈每个人的毛孔。单说 AI 大模型这一块，刚刚发布的有 kimi 2.5 和 Step 3.5 Flash，即将发布的据说还有 DeepSeek V4，GPT-5.3、Claude Sonnet 5、Qwen 3.5，GLM-5，说不定一觉醒来，现有的技术就要被颠覆。