阿里狂撒30億刷屏，美團AI為何「沉默」？

2026 年了，AI 點外賣依然是大眾最喜聞樂見的智能體（Agent）體驗，如果還要更喜聞樂見，那一定就是 AI 免單點外賣。

從（2 月 6 日）起，阿里千問 APP 正式啟動了‘春節 30 億免單’活動，上線即引爆淘寶閃購和線下奶茶店，你可以在大量的社交媒體、報道以及身邊看到這種火爆。

雖然也有人吐槽，從元寶到千問，中國 AI 的盡頭還是紅包和奶茶。但實際上更值得關注的是，昨天從我身邊的同事到老家的朋友，幾乎都在‘千問，幫我點杯奶茶’，不少人還是第一次嘗試用 AI 點外賣。這種火爆甚至延續到了今天，現在讓千問點杯奶茶，依然會告訴你淘寶閃購面臨出餐和運力的緊張。

但是手握小美 APP 的美團呢？幾乎神隱在了這場春節 AI 大戰之中。

很多人可能並不知道，作為美團的獨立智能體產品，小美 APP 同樣支持在手機上用 AI 點外賣、買高鐵機票等功能，同時也在美團 APP 上線了 AI 搜索‘問小團’。然而，美團的 AI 味在外界看來依然很淡，小美 APP 至今也沒有出過一次圈。

所以是不能，還是不想？這很重要。

就在 2 月 6 日，美團推出了以智能體、代碼為亮點的開源模型 LongCat-Flash-Lite。更多人不知道的是，從去年 9 月發佈以來，美團自研的 LongCat（龍貓）系列大模型就在不斷迭代，事實上，AI 圈內對龍貓系列模型的評價也不低，具體到小美 APP 上的體驗同樣很不錯。

2025 年 9 月 1 日，美團發佈了首個自研大模型 LongCat-Flash-Chat，僅僅 10 天后又推出了主打生活助手的 AI 原生應用——小美 APP。

作為美團推出的獨立智能體產品，小美 APP 其實早已具備相當完整的‘生活服務能力’。打開小美，你可以用一句話完成點外賣、訂餐廳、買高鐵票、查酒店、規劃出行等操作，這些服務全部直接接入美團本身龐大的本地生活網絡，而不是簡單調用第三方接口。

從能力和體驗上看，小美並不弱，甚至比很多通用智能體更‘能干活’。與此同時，美團主 App 后續也上線了 AI 搜索入口‘問小團’，支持一句話查餐廳、找優惠、做決策。

另一方面，從文本到圖片、視頻的全模態，從更強的推理能力到智能體能力，美團‘龍貓’系列模型在過去半年可以説已經經歷了多輪的迭代升級，推出至少 9 款模型。在 2026 年 1 月推出 LongCat-Flash-Thinking-2601 開源模型，還在工具調用能力上登頂開源 SOTA（最佳表現）。

2 月最新推出的 LongCat-Flash-Lite，則是一款面向開發者與智能體場景優化的輕量化的 MoE（混合專家）模型，核心亮點在於智能體能力與代碼能力。

首先要指出，LongCat-Flash-Lite 總參數規模為 685 億，激活參數為 29-45 億，通過 YaRN 支持最長 256 K 上下文，並通過集成 N-gram 記憶表，實現在性能上超越了參數量等效的 MoE 基線模型，尤其在智能體與代碼能力表現突出。

一方面，LongCat-Flash-Lite 對工具調用與任務拆解進行了專門優化，更強調真實任務執行能力，包括多步驟調用外部服務、執行復雜指令、完成完整工作流等；另一方面，它在代碼生成與理解方面進行了強化，支持更穩定的編程與自動化任務。這兩項能力的共同指向其實很明確：

爲了讓大模型更能驅動真正能干活的智能體。

這也是 LongCat 系列一直以來的技術路線。相比很多面向通用對話與內容生成的大模型，美團更強調模型在真實業務中的執行能力，包括推理效率、成本控制以及與業務系統的深度結合。

如果把時間往回拉，會更容易理解這種節奏。去年 9 月發佈首個自研開源大模型 LongCat，就標誌美團這家公司正式進入大模型競爭。幾乎同一時期，小美 APP 進入公測，則是 LongCat 最直接的 C 端載體。此后半年，美團的 AI 更新幾乎保持着穩定但低調的節奏：

推出強化推理能力的 LongCat 推理模型，發佈用於評估智能體任務能力的基準測試，隨后又上線圖像生成與視頻生成模型，逐步補齊多模態能力。

進入 2026 年后，這條路線更加清晰。LongCat 系列繼續強化推理與工具調用能力，並開始更多地與推薦系統、商家系統等核心業務結合。換句話説，美團的 AI 更新並沒有停，反而在持續推進，只是很少以面向大眾的方式呈現出來。

換言之，如果只看社交媒體，很容易產生一種錯覺：美團不只沒有參與到了今年的春節 AI 大戰中，更是缺席了 AI 時代的競爭。但從模型迭代與產品佈局來看，美團不僅沒有缺席，反而在過去半年里密集完成了一輪從基礎模型、智能體到業務嵌入的佈局。

只是這些動作，大多發生在聚光燈之外。

互聯網行業過去流行過一個詞：降維打擊。

現在來看，AI 對於傳統外賣業務可能會是一次新的降維打擊，千問這一波引爆全網的 30 億免單 AI 點外賣就是一個例子。

交互體驗上，用户過去是面對大量推薦的商家和商品，然后進行對比、選擇下單，可能一看就是半小時，還不知道吃什麼。AI 點外賣則是改變了信息流的模式，只給少數幾個推薦，並能隨時根據需求重新推薦，在心理成本上低了不少。

當然，具體到千問這次的火爆，肯定離不開營銷的成功，尤其是上半年淘寶閃購免單送奶茶的成功經驗。

30 億免單並不只是補貼力度大，更重要的是把 AI 使用行為與‘免單’直接綁定：想要領券、下單、裂變，就必須通過千問完成。一句‘幫我點杯奶茶’，就能完成從選擇到下單的完整流程，再疊加免單與分享機制，幾乎天然適合在朋友圈與社交媒體擴散。

對很多用户來説，這甚至是第一次使用一個 AI 應用點外賣，滿足日常生活的需求。這種設計也讓用户更多不是因為‘想用 AI’才用千問，而是因為‘想點奶茶’（需求）才用千問。

相比之下，大多數人仍然不知道美團（小美 APP）也能 AI 點外賣，更不用説其他功能。

這種差距首先是在節奏上。過去一年，因為淘寶閃購這隻‘鮎魚’引發的外賣大戰，美團被迫經歷了一輪激烈的補貼與競爭，甚至 2025 年 Q3 經調整淨虧損為 160 億元。

精力和資源重心的偏移，再加上作為‘大模型新手’，美團本身在模型能力上也有明顯的差距，這些都決定了美團雖然在年初就將 AI 列爲了‘核心計劃’，但直到 9 月才勉強拿出成果。

在這樣的背景下，AI 更像一項必須持續投入、完善的基礎能力，所以我們也能看到過去半年美團在大模型和 AI 產品上的密集迭代。除了前文提到的，還包括基於‘龍貓’打造的 AI 編程產品 NoCode、AI IDE 產品 CatPaw，這些共同迴應了去年 3 月王興所謂‘美團 AI 的三條路’：

AI at Work，AI in Products 和 Building LLM。

當然，這些都需要投入資源、人才和時間來追趕，來完善。最終美團 AI 能走多遠，可能還是要留給時間回答，但從目前來看，‘龍貓’模型成績已經足夠亮眼，在不少海外開源模型榜單上都能看到，X（原 Twitter）、Youtube 以及 Hack News 上也都看到對 LongCat 的討論乃至稱讚。

包括今年 1 月，‘龍貓’發佈了全新的稀疏注意力機制 LoZA（LongCat ZigZag Attention），把 100 萬上下文（1M Context）的推理成本砍掉了 90%，被很多開發者認為是‘顯存救星’。

當然，模型的成功並不意味着產品的一定成功。只能説，隨着 LongCat 系列在推理與智能體能力上的持續迭代，美團在模型層面的差距正在逐漸縮小。一旦底層模型與工具調用能力進一步成熟，再疊加美團本身龐大的本地生活網絡與履約體系，美團纔會正式加入中國的 AI 大戰，讓更多人看到小美 APP 等產品。

2026 年，一個越來越清晰的趨勢是智能體 AI（Agentic AI）。它不像對話那樣停留在屏幕里，而是直接嵌入點外賣、訂票、找酒店、寫報告這些更具體的操作和任務之中。誰能讓更多用户把‘需求’直接交給智能體處理，誰就有機會在 AI 時代重新獲得入口與位置。

這對阿里是機會，對美團同樣是機會，對更多互聯網公司亦然。