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来源:雷科技
2026 年了,AI 点外卖依然是大众最喜闻乐见的智能体(Agent)体验,如果还要更喜闻乐见,那一定就是 AI 免单点外卖。
从昨天(2 月 6 日)起,阿里千问 APP 正式启动了‘春节 30 亿免单’活动,上线即引爆淘宝闪购和线下奶茶店,你可以在大量的社交媒体、报道以及身边看到这种火爆。
虽然也有人吐槽,从元宝到千问,中国 AI 的尽头还是红包和奶茶。但实际上更值得关注的是,昨天从我身边的同事到老家的朋友,几乎都在‘千问,帮我点杯奶茶’,不少人还是第一次尝试用 AI 点外卖。这种火爆甚至延续到了今天,现在让千问点杯奶茶,依然会告诉你淘宝闪购面临出餐和运力的紧张。
但是手握小美 APP 的美团呢?几乎神隐在了这场春节 AI 大战之中。
很多人可能并不知道,作为美团的独立智能体产品,小美 APP 同样支持在手机上用 AI 点外卖、买高铁机票等功能,同时也在美团 APP 上线了 AI 搜索‘问小团’。然而,美团的 AI 味在外界看来依然很淡,小美 APP 至今也没有出过一次圈。
所以是不能,还是不想?这很重要。
就在 2 月 6 日,美团推出了以智能体、代码为亮点的开源模型 LongCat-Flash-Lite。更多人不知道的是,从去年 9 月发布以来,美团自研的 LongCat(龙猫)系列大模型就在不断迭代,事实上,AI 圈内对龙猫系列模型的评价也不低,具体到小美 APP 上的体验同样很不错。
2025 年 9 月 1 日,美团发布了首个自研大模型 LongCat-Flash-Chat,仅仅 10 天后又推出了主打生活助手的 AI 原生应用——小美 APP。
作为美团推出的独立智能体产品,小美 APP 其实早已具备相当完整的‘生活服务能力’。打开小美,你可以用一句话完成点外卖、订餐厅、买高铁票、查酒店、规划出行等操作,这些服务全部直接接入美团本身庞大的本地生活网络,而不是简单调用第三方接口。
从能力和体验上看,小美并不弱,甚至比很多通用智能体更‘能干活’。与此同时,美团主 App 后续也上线了 AI 搜索入口‘问小团’,支持一句话查餐厅、找优惠、做决策。
另一方面,从文本到图片、视频的全模态,从更强的推理能力到智能体能力,美团‘龙猫’系列模型在过去半年可以说已经经历了多轮的迭代升级,推出至少 9 款模型。在 2026 年 1 月推出 LongCat-Flash-Thinking-2601 开源模型,还在工具调用能力上登顶开源 SOTA(最佳表现)。
2 月最新推出的 LongCat-Flash-Lite,则是一款面向开发者与智能体场景优化的轻量化的 MoE(混合专家)模型,核心亮点在于智能体能力与代码能力。
首先要指出,LongCat-Flash-Lite 总参数规模为 685 亿,激活参数为 29-45 亿,通过 YaRN 支持最长 256 K 上下文,并通过集成 N-gram 记忆表,实现在性能上超越了参数量等效的 MoE 基线模型,尤其在智能体与代码能力表现突出。
一方面,LongCat-Flash-Lite 对工具调用与任务拆解进行了专门优化,更强调真实任务执行能力,包括多步骤调用外部服务、执行复杂指令、完成完整工作流等;另一方面,它在代码生成与理解方面进行了强化,支持更稳定的编程与自动化任务。这两项能力的共同指向其实很明确:
为了让大模型更能驱动真正能干活的智能体。
这也是 LongCat 系列一直以来的技术路线。相比很多面向通用对话与内容生成的大模型,美团更强调模型在真实业务中的执行能力,包括推理效率、成本控制以及与业务系统的深度结合。
如果把时间往回拉,会更容易理解这种节奏。去年 9 月发布首个自研开源大模型 LongCat,就标志美团这家公司正式进入大模型竞争。几乎同一时期,小美 APP 进入公测,则是 LongCat 最直接的 C 端载体。此后半年,美团的 AI 更新几乎保持着稳定但低调的节奏:
推出强化推理能力的 LongCat 推理模型,发布用于评估智能体任务能力的基准测试,随后又上线图像生成与视频生成模型,逐步补齐多模态能力。
进入 2026 年后,这条路线更加清晰。LongCat 系列继续强化推理与工具调用能力,并开始更多地与推荐系统、商家系统等核心业务结合。换句话说,美团的 AI 更新并没有停,反而在持续推进,只是很少以面向大众的方式呈现出来。
换言之,如果只看社交媒体,很容易产生一种错觉:美团不只没有参与到了今年的春节 AI 大战中,更是缺席了 AI 时代的竞争。但从模型迭代与产品布局来看,美团不仅没有缺席,反而在过去半年里密集完成了一轮从基础模型、智能体到业务嵌入的布局。
只是这些动作,大多发生在聚光灯之外。
互联网行业过去流行过一个词:降维打击。
现在来看,AI 对于传统外卖业务可能会是一次新的降维打击,千问这一波引爆全网的 30 亿免单 AI 点外卖就是一个例子。
交互体验上,用户过去是面对大量推荐的商家和商品,然后进行对比、选择下单,可能一看就是半小时,还不知道吃什么。AI 点外卖则是改变了信息流的模式,只给少数几个推荐,并能随时根据需求重新推荐,在心理成本上低了不少。
当然,具体到千问这次的火爆,肯定离不开营销的成功,尤其是上半年淘宝闪购免单送奶茶的成功经验。
30 亿免单并不只是补贴力度大,更重要的是把 AI 使用行为与‘免单’直接绑定:想要领券、下单、裂变,就必须通过千问完成。一句‘帮我点杯奶茶’,就能完成从选择到下单的完整流程,再叠加免单与分享机制,几乎天然适合在朋友圈与社交媒体扩散。
对很多用户来说,这甚至是第一次使用一个 AI 应用点外卖,满足日常生活的需求。这种设计也让用户更多不是因为‘想用 AI’才用千问,而是因为‘想点奶茶’(需求)才用千问。
相比之下,大多数人仍然不知道美团(小美 APP)也能 AI 点外卖,更不用说其他功能。
这种差距首先是在节奏上。过去一年,因为淘宝闪购这只‘鲶鱼’引发的外卖大战,美团被迫经历了一轮激烈的补贴与竞争,甚至 2025 年 Q3 经调整净亏损为 160 亿元。
精力和资源重心的偏移,再加上作为‘大模型新手’,美团本身在模型能力上也有明显的差距,这些都决定了美团虽然在年初就将 AI 列为了‘核心计划’,但直到 9 月才勉强拿出成果。
在这样的背景下,AI 更像一项必须持续投入、完善的基础能力,所以我们也能看到过去半年美团在大模型和 AI 产品上的密集迭代。除了前文提到的,还包括基于‘龙猫’打造的 AI 编程产品 NoCode、AI IDE 产品 CatPaw,这些共同回应了去年 3 月王兴所谓‘美团 AI 的三条路’:
AI at Work,AI in Products 和 Building LLM。
当然,这些都需要投入资源、人才和时间来追赶,来完善。最终美团 AI 能走多远,可能还是要留给时间回答,但从目前来看,‘龙猫’模型成绩已经足够亮眼,在不少海外开源模型榜单上都能看到,X(原 Twitter)、Youtube 以及 Hack News 上也都看到对 LongCat 的讨论乃至称赞。
包括今年 1 月,‘龙猫’发布了全新的稀疏注意力机制 LoZA(LongCat ZigZag Attention),把 100 万上下文(1M Context)的推理成本砍掉了 90%,被很多开发者认为是‘显存救星’。
当然,模型的成功并不意味着产品的一定成功。只能说,随着 LongCat 系列在推理与智能体能力上的持续迭代,美团在模型层面的差距正在逐渐缩小。一旦底层模型与工具调用能力进一步成熟,再叠加美团本身庞大的本地生活网络与履约体系,美团才会正式加入中国的 AI 大战,让更多人看到小美 APP 等产品。
2026 年,一个越来越清晰的趋势是智能体 AI(Agentic AI)。它不像对话那样停留在屏幕里,而是直接嵌入点外卖、订票、找酒店、写报告这些更具体的操作和任务之中。谁能让更多用户把‘需求’直接交给智能体处理,谁就有机会在 AI 时代重新获得入口与位置。
这对阿里是机会,对美团同样是机会,对更多互联网公司亦然。