多模态人工智能正从单一感知能力迈向视觉、音频与文本的统一融合，即全模态大模型（Omni-models）时代。然而，相应的评测体系却相对滞后。现有的评测工具不仅稀缺、各自为战，且几乎完全以英文为中心，缺乏对中文场景的有效支持。此外，一些现存的数据集在设计上存在局限性，例如部分问题的解答路径并非严格依赖于多模态信息的融合，这为科学评估模型真实的跨模态能力带来了一定的复杂性。
要让人工智能真正理解、预测甚至重构真实世界，“世界模型”（World Model）已成为通往下一代智能的核心引擎。作为能够建模物理规律、时空演化与场景逻辑的智能系统，世界模型赋予AI“看见”世界运行本质的能力。而视频生成模型有望成为构建世界模型的关键路径——通过视频生成任务压缩几何、语义、物理等多种形式的知识，AI得以在数字空间中模拟、推演乃至预演真实世界的运行。基于这一关键目标，美团 LongCat 团队正式发布 LongCat-Video 视频生成模型 —— 不仅以统一模型在文生、图生视频基础任务上达到开源最先进水平，更依托原生视频续写任务预训练，实现分钟级长视频连贯生成，从根源上保障跨帧时序一致性与物理运动合理性，尤其在长视频生成领域具备显著优势。作为一款视频生成模型，LongCat-Video 凭借其精准重构真实世界运行状态的能力，正在成为美团探索世界模型的第一步，也是关键的一步。同时，这也为后续支撑更多自动驾驶、具身智能等深度交互业务场景，夯实了技术基础。
美团数据库团队推出了数据库容量评估系统，旨在解决数据库容量评估与变更风险防控等领域难题。本文介绍了系统架构和主要功能：系统使用线上流量在沙盒环境回放验证变更安全，结合倍速回放技术探测集群性能瓶颈，构建容量运营体系实现集群容量观测与治理闭环。系统具备数据操作安全、结果真实可靠、灵活高效赋能等特点，有效提升数据库稳定性与资源利用率。
为解决虚拟人长视频生成的质量退化问题，基础研发平台/计算和智能平台部/视觉智能团队推出 InfiniteTalk 技术，实现无限时长视频生成。该技术口型精准且动作流畅，支持“语音驱动图像”和“语音驱动视频”多种模式，已在 GitHub 开源并获 1.6K Stars, Hugging Face 月下载量 64.8K，受到了很多好评，能够应用到电商直播、教育、影视等领域。
今天，美团 LongCat 团队正式发布全新高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking。在保持了 LongCat-Flash-Chat 极致速度的同时，全新发布的 LongCat-Flash-Thinking 更强大、更专业。综合评估显示，LongCat-Flash-Thinking 在逻辑、数学、代码、智能体等多个领域的推理任务中，达到了全球开源模型的最先进水平（SOTA）。同时，LongCat-Flash-Thinking 不仅增强了智能体自主调用工具的能力，还扩展了形式化定理证明能力，成为国内首个同时具备「深度思考+工具调用」与「非形式化+形式化」推理能力相结合的大语言模型。我们发现，尤其在超高复杂度的任务（如数学、代码、智能体任务）处理上， LongCat-Flash-Thinking 具备更显著的优势。
针对大模型知识推理能力与指令遵循能力存在表现差异的现象，为推进指令遵循能力的系统化研究与精准评估，美团 M17 团队推出全新评测基准 Meeseeks，并在魔搭社区、GitHub、Huggingface等开源平台上线。
