Longcat

LongCat是美团推出的自研大模型AI对话平台，其核心是基于创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构的LongCat-Flash-Chat模型。该模型总参数量高达5600亿，但通过独特的动态计算机制，每个token仅激活186亿至313亿参数（平均约270亿），实现了计算效率与性能的卓越平衡。

LongCat-Flash-Chat于2025年9月1日正式发布并开源，在多项权威基准测试中表现突出，尤其在智能体任务方面展现出显著优势。其设计目标是为用户提供高效、低成本的高质量AI交互体验，特别适合处理复杂、耗时的智能体应用场景。

一、核心功能

LongCat平台集成了多种强大功能，满足不同用户的多样化需求：

1. 自然语言对话：能够进行流畅、自然的对话交流，准确理解用户意图并提供精准详细的解答。涵盖生活、学习、工作等多个领域的问题，对话体验接近人类水平1。

2. 联网搜索与实时信息整合：支持联网搜索功能，能实时获取互联网上的最新信息，并将其整合到回答中，为用户提供最新数据和资讯。

3. 多领域知识应用：具备科学、技术、文化、历史、艺术等多领域的广泛知识，可为用户提供全面的信息支持，解答各类专业问题。

4. 文本生成与创作：支持文章写作、故事创作、文案撰写等多种文本类型的生成任务，能根据用户需求生成高质量、逻辑清晰的文本内容。

5. 代码生成与解析：可以生成多种编程语言的代码片段，并对代码进行解析，帮助用户理解代码逻辑和功能，适用于编程学习和开发辅助。

6. 智能体任务优化：在智能体任务中表现出色，具备强大的工具使用和复杂场景处理能力，适用于需要智能决策和自动化操作的应用场景。

二、技术特点与创新

LongCat-Flash-Chat在技术架构上具有多项创新：

• 混合专家模型（MoE）架构：采用创新性MoE架构，总参数量5600亿，但每个token仅激活部分参数（平均约270亿），实现了算力的高效利用。

• "零计算专家"机制：引入创新性的"零计算专家"机制，通过PID控制器实时微调专家偏置，根据上下文动态分配算力，仅激活与任务需求匹配的专家模块。

• 跨层通道优化：在层间铺设跨层通道，使MoE的通信和计算能够高度并行，极大提高了训练和推理效率。

• 高效训练与推理：通过定制化的底层优化，LongCat-Flash在30天内完成高效训练，并在H800上实现单用户100+ tokens/s的推理速度，输出成本低至5元/百万token。

三、性能表现

LongCat-Flash-Chat在多项基准测试中表现优异：

• 通用知识与语言理解：在ArenaHard-V2测试中取得86.50分（排名第二），MMLU得分为89.71，CEval（中文）得分为90.44。

• 智能体任务：在τ²-Bench（工具使用基准）中超越其他模型，在VitaBench（复杂场景基准）中以24.30的得分位列第一。

• 编程能力：在TerminalBench中得分为39.51（位列第二），在SWE-Bench-Verified中得分为60.4。

• 指令遵循：在IFEval中以89.65的得分位列第一，在COLLIE和Meeseeks-zh中文指令基准中也获得最佳成绩。

四、如何使用LongCat？

使用LongCat有多种方式，适合不同需求的用户：

1. 访问官网体验：直接访问LongCat官网https://longcat.chat/，与LongCat-Flash-Chat开启对话，进行自然语言交流、获取信息解答等操作。

2. 使用开源模型：开发者可以前往Hugging Face或GitHub获取开源模型，根据自身需求进行本地部署、二次开发或研究使用。

   • Hugging Face模型库：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

   • GitHub仓库：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

3. 单机部署体验：使用SGLang进行单机部署，运行特定命令启动服务，即可在本地环境中使用LongCat-Flash-Chat模型。

4. API集成应用：企业用户可以通过API将LongCat集成到自己的业务系统中，用于智能客服、内容生成等应用场景。

五、应用场景

LongCat适用于多种场景和用户群体：

1. 智能对话与客服：提供流畅自然的对话交流，可作为智能客服系统，快速准确地解答用户问题，提升用户体验和客服效率。尤其适合处理复杂咨询场景，响应速度快且成本低。

2. 内容创作与生成：支持文章、故事、文案等多种文本类型的生成，帮助创作者快速产出高质量内容，提高创作效率。

3. 编程辅助：生成多种编程语言的代码片段并解析代码逻辑，为开发者提供编程建议和解决方案，辅助编程学习和开发工作。

4. 智能体任务：在复杂场景中表现出色，可用于智能体任务，如自动化操作、智能决策等，适用于需要高效处理复杂任务的场景。

5. 知识问答与教育辅导：涵盖多领域知识，可作为知识问答系统，为用户提供科学、技术、文化等多领域的专业解答。也可辅助教育领域，提供学习资料、解答学术问题。

6. 企业级应用：适合集成到企业现有系统中，用于自动化工作流、决策支持、数据分析等企业级应用场景。

六、总结

LongCat作为美团推出的自研大模型AI对话平台，以其创新的架构设计和卓越的性能表现，为企业和个人用户提供了高效、低成本的AI交互解决方案。通过独特的混合专家模型和"零计算专家"机制，LongCat在保持高性能的同时大幅降低了计算成本，使更多用户能够享受到高质量的大模型服务。

开源的策略也进一步促进了AI技术的发展和普及，为开发者社区提供了强大的工具和可能性。随着AI技术的不断发展，LongCat有望在更多领域发挥重要作用，推动智能化应用的广泛落地。