美团近期推出的开源大模型LongCat-Flash-Chat因极速响应引发广泛关注，不少声音称其性能已追平DeepSeek-V3.1。实测显示，该模型在速度方面确实表现突出，但在复杂推理和逻辑处理上仍与DeepSeek存在显著差距。
LongCat采用560B参数和MoE架构，主打高并发与低延迟。在H800硬件上，其生成速度超过100 tokens/秒，输出成本低至5元/百万token，远超DeepSeek-V3.1的约40 tokens/秒。无论是简单问答还是算术题，LongCat几乎实现“秒回”，用户体验流畅。
然而，在需要深度推理的场景中，LongCat的短板暴露无遗。例如面对“半红半绿的8”这类逻辑题时，其回答虽信息量大，但缺乏清晰的因果链条，显得堆砌而冗杂。相比之下，DeepSeek能够逐步拆解问题，从细节推理到心理层面，逻辑严密且解释力强。
在抗污染能力和拆词测试中，LongCat倾向于罗列所有可能性，而未给出明确结论；DeepSeek则直接点明重点，简洁高效。这种差异凸显了两者在设计目标上的不同：LongCat追求速度与即时反馈，DeepSeek侧重逻辑可靠性与深度分析。
从应用场景看，LongCat的优势在于轻量级交互如闲聊和娱乐，而DeepSeek更适用于教育、科研、办公等高价值领域。企业用户更看重输出的准确性与可解释性，而非单纯的速度。
总体而言，LongCat作为美团的首款开源模型，在速度优化上取得了突破，但若要真正对标DeepSeek的综合能力，仍需在逻辑推理和复杂任务处理上加强。速度能吸引用户一时，逻辑才能赢得长期信任。
