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又一个开源王炸！是个全能AI，语音对话几乎零延时，确实太赞了！

又一个开源王炸！是个全能AI，语音对话几乎零延时，确实太赞了！ 郭震AI
2025-11-03
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你好，我是郭震
今天检索「实时音视频交互」相关论文时，搜索到了一篇题目叫LongCat-Flash-Omni技术报告的论文，如下图所示：
再仔细一看，来自美团技术团队，因为多年前就关注了美团技术团队，学习过他们团队不少的技术文章。
同时也注意到两个月前他们发布了LongCat-Flash-Chat大模型：
于是学习了他们最新的LongCat-Flash-Omni模型，发现实力杠杠的，是一个有着极致性能的一体化全模态架构，具有大规模、低延迟的音视频交互能力。
网友发帖说美团Omni超越了Gemini-2.5-Pro:
看到这些很兴奋，这篇文章，咱们就来总结分析下美团研发omni大模型「独特优势」，包括一些实际应用案例，感兴趣的粉丝朋友可以继续阅读。
1 LongCat-Flash-Omni 初体验
首先这个最强的全模态omni大模型是开源的，访问地址如下所示：
https://longcat.ai/
进入页面首页，如下所示，具有音频输入能力：
点击如上箭头所示的电话按钮：
我首先语音问它：LongCat-Flash-Omni是一个什么模型？
它的回答延时真的极低，并且回复相当自然，下面是一个我和它语音对话的过程，感兴趣的可以听下：
中间再提问它，响应速度真的很快，这点比GPT的反应要快，AI进化的越来越快了。通话结束语音对话的过程全部自动输出为文本，如下所示：
使用LongCat-Flash-Omni，现在给我的感觉就是，交互起来很丝滑，很舒服。
很好奇为啥这么快？怎么做到如此低延时的？咱们接下来分析下它的技术报告。
2 LongCat-Flash-Omni 技术分析
分析下面这个与其他模型对比图，发现LongCat-Flash-Omni，不仅延时低，而且模型性能也很不错，几乎全面碾压了GPT-4o，在音视频多模态方面与Gemini不相上下：
再学习下它的架构，图片，视频，音频，文本，多模态全能AI构架，如下图所示：

从上图可以看到，该模型采用端到端的多模态架构，以视觉和音频编码器作为统一感知层，由大语言模型直接理解输入并生成文本与语音的 token，再经轻量级音频解码器还原为自然语音，从而实现低延迟的实时多模态交互。

一个全模态模型，能同时做到快，而且还准，真的不容易，大参数规模与低延迟交互常常难以兼顾，那它家这模型到底怎么做到呢？再次灵魂拷问下自己。

在技术报告第4页，找到了答案，如下图所示：


此模型总参数高达 5600 亿，但真正参与运算的只有 270 亿。它用的是美团 LongCat-Flash 系列的创新架构 ScMoE（稀疏混合专家），其中还引入了“零计算专家”的设计理念。简单来说，就是让模型像一个庞大的专家团队，在不同任务场景下只激活最合适的少数“专家”，既节省算力，又提升效率。

所以，LongCat-Flash-Omni是一个很全面的多模态模型，AI全能选手。
3 美团AI技术演进
任何技术路线的成功，都不是一朝一夕的，美团AI技术演化大概也是这样的一个逐步演化的过程。
大概查了下升级过程，路线基本是这样的。他们从最初的 LongCat-Flash-Chat 到后来的 LongCat-Thinking、再到LongCat-Video，每一次迭代都在拓展模型的边界，让 AI 从“能对话”“会思考”，一步步走向“能理解并生成真实世界的动态。
最感兴趣的是它家的LongCat-Video模型，可以一次生成长达近5分钟的视频，效果如下所示：
整体画面连贯、运动自然，几乎没有常见的色彩漂移或帧间抖动等问题。
如果再为画面配上一段合适的背景音乐，效果如下：
整体的沉浸感就更强了，整个视频长达4分多钟，完整看过后发现，视频没有任何抖动，没有出现动作断裂问题。

LongCat-Video 在 VBench：
Text-to-Video、Image-to-Video 等多个公开基准上全面领先，综合性能达到开源 SOTA 水平，如下图所示：
如下LongCat-Video生成的切草莓视频，“切草莓”场景是视频生成中最具挑战的任务之一：
它同时涉及物体交互、材质形变、遮挡关系与光影反射等复杂物理规律，稍有不稳就会出现刀具穿模、果实错位或光影漂移等问题。
而 LongCat-Video 在这一场景中实现了稳定、自然的表现：刀具与草莓的接触顺畅、受力形变真实、切面纹理与光线反射一致，整段画面无抖动与色彩漂移，充分证明了它在物理一致性与细节建模上的领先能力。
另外，LongCat-Flash-Omni模型已开源，部署步骤如下，首先下载代码： 
git clone https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Videocd LongCat-Video
安装依赖： 
# create conda environmentconda create -n longcat-video python=3.10conda activate longcat-video
# install torch (configure according to your CUDA version)pip install torch==2.6.0+cu124 torchvision==0.21.0+cu124 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# install flash-attn-2pip install ninja pip install psutil pip install packaging pip install flash_attn==2.7.4.post1
# install other requirementspip install -r requirements.txt
运行文生视频的方法： 
# Single-GPU inferencetorchrun run_demo_text_to_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
# Multi-GPU inferencetorchrun --nproc_per_node=2 run_demo_text_to_video.py --context_parallel_size=2 --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
运行图生视频的方法： 
# Single-GPU inferencetorchrun run_demo_image_to_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
# Multi-GPU inferencetorchrun --nproc_per_node=2 run_demo_image_to_video.py --context_parallel_size=2 --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
运行视频续写的方法： 
# Single-GPU inferencetorchrun run_demo_video_continuation.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
# Multi-GPU inferencetorchrun --nproc_per_node=2 run_demo_video_continuation.py --context_parallel_size=2 --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
长视频生成的方法： 
# Single-GPU inferencetorchrun run_demo_long_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
# Multi-GPU inferencetorchrun --nproc_per_node=2 run_demo_long_video.py --context_parallel_size=2 --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
最后总结一下

美团的AI技术发展路线，LongCat-Flash-Chat、LongCat-Thinking、再到LongCat-Video，再到最新 LongCat-Flash-Omni.

这条技术演进路线，从速度最快的对话交互，到专业深度的多模态理解，再到如今全面融合各类场景的音视频智能。

可以看到， 它家LongCat系每一次升级，都是AI向更强“多模态智能”迈进的一步。AI进化越来越快了，这也挺好，我们的生活也更方便了。

以上全文3729字，16张图和视频。若可以，给我个三连击：点赞、转发和在看。若可以再给我加个⭐️，谢谢你看我的文章，我们下篇再见。

【声明】内容源于网络
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郭震AI
郭震，工作8年后到美读AI博士，努力分享一些最新且有料的AI。
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