实测美团 LongCat:快到极致,但是别说追平 DeepSeek

文章摘要
【关 键 词】 模型对比、速度优势、逻辑推理、真实应用、开源模型
近期美团的 LongCat-Flash-Chat 模型频频刷屏,有说法称其已追平 DeepSeek-V3.1。AI 科技评论实测后发现,两款模型风格差异明显,也引出了模型在真实应用中速度与逻辑哪个更重要的问题。
LongCat-Flash-Chat 最大的特点是“快”。在闲聊问答和简单算术题测试中,它几乎能秒回答案。这得益于其更轻量的路线和美团在工程上的延迟压缩与高并发优化。从数据上看,它在 H800 硬件上的生成速度显著超越了许多主流模型。但在推理能力上,它存在明显短板。在稍微烧脑的推理问题中,其回答信息堆砌、重点模糊;在复杂逻辑测试里,缺乏紧密的逻辑链条;抗污染能力测试中,无法给出明确结论;拆词能力上,回答冗长啰嗦。
而 DeepSeek-V3.1 虽然在速度上稍逊一筹,但逻辑推理能力更强。在回答问题时,它能抓住关键,逻辑层层递进,解释清晰,更贴近问题本源。在抗污染能力和拆词能力测试中,其答案简洁高效,能让读者一眼抓住重点。
实测结果表明,LongCat-Flash-Chat 在速度上无敌,但在推理场景表现不佳;DeepSeek-V3.1 虽慢半拍,但逻辑清晰,更值得信赖。这引出了核心问题:在真实应用里,用户更在意快还是对。快能带来惊艳的第一印象,在轻量场景中营造流畅互动感,但答案错误时,速度会放大落差;对则决定了模型能否走得长远,在复杂任务场景中,逻辑是用户建立信任的前提。这也揭示了行业分水岭,追求快的模型多停留在娱乐化、陪伴型应用,生命周期短;强调逻辑的模型有机会进入高价值场景。
总体而言,LongCat-Flash-Chat 作为美团首款开源模型,在速度上的突破令人惊艳,但在推理和复杂任务等场景中,还不如 DeepSeek-V3.1 稳健可靠,距离真正的“好用”“实用”还有距离。
原文和模型
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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 doubao-1-5-pro-32k-250115
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