3 月 27 日消息，美团今日发布原生多模态大模型 LongCat-Next，将图像、语音与文本统一映射为同源的离散 Token，使模型从学习连续空间的映射，转向学习离散 ID 之间的关系结构，并通过纯粹的下一个 Token 预测（Next Token Prediction, NTP）范式，以一种统一的方式建模各种物理信号。
美团还宣布把研究思路的核心 —— LongCat-Next 模型和它的离散分词器全部开源，希望更多开发者能基于它，构建真正能感知、理解并作用于真实世界的 AI。
美团构建了 DiNA（Discrete Native Autoregressive）离散原生自回归架构。其核心就是将所有模态统一为离散 Token，并用同一个自回归模型进行建模。DiNA 打破了模态间的隔阂。它通过极简的下一 Token 预测（NTP）范式，将图像、声音和文字统一转化为同源的离散 Token。
简单而言，美团把文字、图像、语音都变成同一种东西 —— 离散 Token。无论读文字、看图片还是听声音，对 AI 来说都是同一件事：预测下一个 Token 是什么。
这种统一设计，让模型在训练时更稳定，部署时更轻量。美团用 LongCat-Flash-Lite MoE（68.5B 总参数，3B 激活参数）作为基座，在这个框架基础上训练了 LongCat-Next。
实验表明，DiNA 的 MoE 路由在训练中逐渐出现模态专精化，激活专家数量相比纯语言设置有所增加，模型正在用更大容量支撑能力扩展。
▲ LongCat-Next 架构概览，该架构基于 DiNA 范式设计
根据美团官方测试，LongCat-Next 在视觉理解、图像生成、音频、智能体等多个维度上，以一套离散原生框架展现出与多模专用模型相当甚至领先的性能。
LongCat-Next 在 OmniDocBench（学术论文、财报、行政表格）上的表现（0.152 / 0.226）不仅超越 Qwen3-Omni，还超过了专用视觉模型 Qwen3-VL。
消融实验对比中，LongCat-Next 统一模型的理解损失仅比纯理解模型高 0.006，而生成损失比纯生成模型低 0.02。在图像生成上，LongCat-Next 在 LongText-Bench（英文 93.15）；在图像理解上，MathVista（83.1）达到领先水平。
在纯文本任务上，LongCat-Next 的 MMLU-Pro（77.02）和 C-Eval（86.80）表现领先，证明原生多模态训练未削弱语言核心能力。在工具调用上，τ²-Bench 零售场景（73.68）大幅领先 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct（57.3）；在代码能力上，SWE-Bench（43.0）超越同类模型。
在音频领域，TTS 任务上，SeedTTS 的中文和英文 WER 分别低至 1.90 和 1.89；音频理解上，MMAU（76.40）、TUT2017（43.09）均达到先进水平。更重要的是，模型支持低延迟的并行文本语音生成与可定制的语音克隆，让语音交互更自然、更个性化。
【来源：IT之家】
