LongCat-Flash-Chat是什么
LongCat-Flash-Chat 是美团基于 LongCat-Flash 打造的对话增强大模型，规模达 5600 亿参数，采用 Mixture-of-Experts 架构与动态专家激活机制，兼顾高效推理与长文本处理能力。它在基础模型上经过指令对齐与人类反馈训练，优化了多轮对话、工具调用和智能体（Agent）任务表现，支持最长 128K 上下文输入，已在 Hugging Face 开源，适合研究者、开发者和团队用于智能交互与应用集成。
LongCat-Flash-Chat 的功能特性
- Mixture-of-Experts 架构：采用 5600 亿参数 MoE 设计，平均激活约 270 亿参数，实现高效推理与性能平衡。
- 动态专家激活：按需调用不同专家，提升计算效率，推理速度可超过 100 tokens/秒。
- 长上下文支持：原生支持最长 128K token 输入，适合长文档、多轮对话与复杂任务。
- 对话优化与对齐训练：在基础模型上进行指令调优与人类反馈对齐（RLHF），增强自然对话能力。
- Agent 能力：支持函数调用、多步骤任务执行和工具协作，适合智能体应用开发。
- 开源开放：MIT 协议开源，已在 Hugging Face 提供权重和接口，便于研究与二次开发。
LongCat-Flash-Chat的模型评测
Longcat-Flash在部分benchmark上，比如Agent工具调用、指令遵循的表现超过DeepSeek-V3.1、Qwen3 MoE-2507，甚至比闭源的Claude4 Sonnet还要好。在TerminalBench上，和公认的“编程之王”Claude4 Sonnet不相上下。
LongCat-Flash-Chat 的应用场景
- 智能体（Agent）开发：利用其工具调用、多步骤推理与函数调用能力，构建自动化 Agent 系统。
- 企业应用：可作为智能客服、知识问答、数据分析助手的后端核心模型，支持大规模交互。
- 软件开发与代码助手：帮助开发者进行代码生成、调试、解释与优化。
- 长文本处理：在法律、科研、咨询等场景中处理和总结长文档，支持多轮对话追踪。
- 个人用户探索：通过对话体验模型的自然交互与逻辑推理能力，用于学习和日常问答。
如何体验 LongCat-Flash-Chat
LongCat-Flash-Chat 模型 已在多个平台同步开放，用户既可通过开源代码与权重进行研究和部署，也能直接在线体验模型对话能力：
- 在线体验：longcat.ai —— 网页端直接交互，无需部署
- Hugging Face：huggingface.co/meituan-longcat —— 提供模型权重与调用接口
- GitHub：github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat —— 包含源码、使用示例与部署说明
- 技术报告：tech_report.pdf —— 模型架构与训练方法详解
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