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闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

256K文本预加载提速超50% ，还解锁了1M上下文窗口。

美团龙猫LongCat系列新年出招 ，宣布全新希罕注重力机制LoZA（LongCat ZigZag Attention）

新手艺集中火力 ，重点解决长文本使命的明确、算力难题。

相比于LongCat系列之前的全注重力MLA机制 ，LoZA只改了一半的焦点模块。

但模子长文本能力从256K扩展到1M ，解码速率还快了不少。

甚至比同类型的Qwen-3模子体现还要好。

接下来看详细计划。

怎样做到 “只算要害部分” ？

全注重力机制的算力瓶颈在于平方级的盘算重漂后O (L?) ，这导致模子在处置惩罚长文本使命时对显卡要求高 ，还会泛起推理延迟问题。

LoZA的焦点思绪是专注于处置惩罚主要的内容 ，不主要的部分少花实力。

作为LongCat系列的焦点手艺升级 ，LoZA主要是在原来的MLA机制上做刷新。

详细分两步。

首先 ，给模子里的多头潜在注重力模块MLA做一个全局“筛查” ，找出哪些模块可以被刷新。

在原来的MLA架构中 ，每个MLA模块都是处置惩罚注重力的焦点单位 ，现在的新计划是给每个模块配一个可学习权重α。

α值越高 ，说明该模块额全注重力盘算越要害 ，一旦简化就容易丢性能；α值越低就意味着模块的可替换性强 ，即便换成更轻量的盘算方法 ，对整体的明确能力影响也不大。

在训练历程中 ，团队冻结模子其他参数 ，只更新α的梯度 ，通过这种专门的校准训练让模子自主学习α值 ，然后按α值从小到大排序 ，找出那些希罕化后不影响性能的MLA模块 ，也就是后续的优化目的。

随后 ，将找出的50%低性能模块换成更轻盈的流式希罕注重力SSA

这样就形成了一种交织结构 ，团队将这种结构称为ZigZag

SSA的盘算重漂后是线性的O (L·S)（S为希罕窗口巨细 ，牢靠为1024Token） ，远低于全注重力的O (L?)。

以是这种交织结构让模子既不会由于太过简化而变笨 ，又能把盘算重漂后降到线性级别 ，省不少算力。

为了让模子在关注局部细节的基础上不忽略整体逻辑 ，LoZA还设计了一个1024Token希罕窗口

每个窗口里有1个认真抓整体关联的“全局块”和7个认真盯周围内容的“局部块” ，单块巨细为128Token。

这样的刷新也不需要重新训练 ，在中期训练阶段就能完成 ，本钱也较量低。

从测试数据来看 ，LoZA的体现也不错 ，主要是“更快”的同时“没变笨”

速率上 ，要是处置惩罚128K上下文 ，解码速率直接比原来快10倍；

256K上下文 ，模子预加载（读文本历程）速率快了50% ，后续解码阶段天生内容时还能省30%的算力 ，相当于同样的硬件 ，现在能同时处置惩罚两倍多的长文本使命。

这也让LongCat-Flash-Exp解锁了1M上下文窗口。

性能上 ，LoZA也没由于简化而缩水。

处置惩罚回覆问题、写代码这类一样平常使命时 ，和原版LongCat-Flash持平；处置惩罚长文本使命时 ，体现反而更好。

好比在MRCR测试里 ，反超了同样能处置惩罚1M长文本的Qwen-3模子 ，还更稳固。

接下来 ，团队还妄想让LoZA支持动态希罕比例

随笔本场景自动多用全注重力包管精度 ，长文本场景自动增添希罕模块提升效率 ，甚至适配多模态模子处置惩罚长视频、长图文内容。

好一个新年新气象！

论文地点：https://www.alphaxiv.org/abs/2512.23966

— 完 —

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