如果把时间往回拉,会更容易理解这种节奏。去年 9 月发布首个自研开源大模型 LongCat,就标志美团这家公司正式进入大模型竞争。几乎同一时期,小美 APP 进入公测,则是 LongCat 最直接的 C 端载体。此后半年,美团的 AI 更新几乎保持着稳定但低调的节奏:
推出强化推理能力的 LongCat 推理模型,发布用于评估智能体任务能力的基准测试,随后又上线图像生成与视频生成模型,逐步补齐多模态能力。
进入 2026 年后,这条路线更加清晰。LongCat 系列继续强化推理与工具调用能力,并开始更多地与推荐系统、商家系统等核心业务结合。换句话说,美团的 AI 更新并没有停,反而在持续推进,只是很少以面向大众的方式呈现出来。 换言之,如果只看社交媒体,很容易产生一种错觉:美团不只没有参与到了今年的春节 AI 大战中,更是缺席了 AI 时代的竞争。但从模型迭代与产品布局来看,美团不仅没有缺席,反而在过去半年里密集完成了一轮从基础模型、智能体到业务嵌入的布局。
只是这些动作,大多发生在聚光灯之外。
为什么千问一爆再爆,小美还没出圈?
互联网行业过去流行过一个词:降维打击。
现在来看,AI 对于传统外卖业务可能会是一次新的降维打击,千问这一波引爆全网的 30 亿免单 AI 点外卖就是一个例子。
交互体验上,用户过去是面对大量推荐的商家和商品,然后进行对比、选择下单,可能一看就是半小时,还不知道吃什么。AI 点外卖则是改变了信息流的模式,只给少数几个推荐,并能随时根据需求重新推荐,在心理成本上低了不少。
当然,具体到千问这次的火爆,肯定离不开营销的成功,尤其是上半年淘宝闪购免单送奶茶的成功经验。
30 亿免单并不只是补贴力度大,更重要的是把 AI 使用行为与「免单」直接绑定:想要领券、下单、裂变,就必须通过千问完成。一句「帮我点杯奶茶」,就能完成从选择到下单的完整流程,再叠加免单与分享机制,几乎天然适合在朋友圈与社交媒体扩散。 对很多用户来说,这甚至是第一次使用一个 AI 应用点外卖,满足日常生活的需求。这种设计也让用户更多不是因为「想用 AI」才用千问,而是因为「想点奶茶」(需求)才用千问。 相比之下,大多数人仍然不知道美团(小美 APP)也能 AI 点外卖,更不用说其他功能。
这种差距首先是在节奏上。过去一年,因为淘宝闪购这只「鲶鱼」引发的外卖大战,美团被迫经历了一轮激烈的补贴与竞争,甚至 2025 年 Q3 经调整净亏损为 160 亿元。
更早之前,淘宝闪购是「饿了么」,图片来源:雷科技
精力和资源重心的偏移,再加上作为「大模型新手」,美团本身在模型能力上也有明显的差距,这些都决定了美团虽然在年初就将 AI 列为了「核心计划」,但直到 9 月才勉强拿出成果。
在这样的背景下,AI 更像一项必须持续投入、完善的基础能力,所以我们也能看到过去半年美团在大模型和 AI 产品上的密集迭代。除了前文提到的,还包括基于「龙猫」打造的 AI 编程产品 NoCode、AI IDE 产品 CatPaw,这些共同回应了去年 3 月王兴所谓「美团 AI 的三条路」: AI at Work,AI in Products 和 Building LLM。
当然,这些都需要投入资源、人才和时间来追赶,来完善。最终美团 AI 能走多远,可能还是要留给时间回答,但从目前来看,「龙猫」模型成绩已经足够亮眼,在不少海外开源模型榜单上都能看到,X(原 Twitter)、Youtube 以及 Hack News 上也都看到对 LongCat 的讨论乃至称赞。
包括今年 1 月,「龙猫」发布了全新的稀疏注意力机制 LoZA(LongCat ZigZag Attention),把 100 万上下文(1M Context)的推理成本砍掉了 90%,被很多开发者认为是「显存救星」。 当然,模型的成功并不意味着产品的一定成功。只能说,随着 LongCat 系列在推理与智能体能力上的持续迭代,美团在模型层面的差距正在逐渐缩小。一旦底层模型与工具调用能力进一步成熟,再叠加美团本身庞大的本地生活网络与履约体系,美团才会正式加入中国的 AI 大战,让更多人看到小美 APP 等产品。
写在最后
2026 年,一个越来越清晰的趋势是智能体 AI(Agentic AI)。它不像对话那样停留在屏幕里,而是直接嵌入点外卖、订票、找酒店、写报告这些更具体的操作和任务之中。谁能让更多用户把「需求」直接交给智能体处理,谁就有机会在 AI 时代重新获得入口与位置。
这对阿里是机会,对美团同样是机会,对更多互联网公司亦然。