LongCat

LongCat是由中國網際網路公司美團開發的大型語言模型系列，涵蓋語言、多模態、圖像生成、影片生成與語音交互等多類模型，其最新模型為LongCat-2.0（2026年6月）。

## 概述

LongCat是由美團旗下LongCat團隊開發的基於轉換器的生成式預訓練模型（Generative pre-trained transformer，GPT）系列，專注於智能體（Agentic）任務場景下的實用性與推理效率。

LongCat系列模型大多以MIT許可證開源發布，可在GitHub及Hugging Face平台獲取，同時通過官網longcat.ai向公眾提供在線對話體驗。

## 版本歷史

版本｜類型｜發布日期｜狀態

LongCat-Flash-Chat｜語言大模型（MoE，560B參數）｜2025年9月1日

LongCat-Flash-Thinking｜推理模型｜2025年12月

LongCat-Flash-Thinking-2601｜推理增強語言模型（升級版）｜2026年1月15日

LongCat-Flash-Omni｜全模態語言模型｜2026年3月

LongCat-Video｜影片生成模型（13.6B參數）｜2025年9月

LongCat-Image｜圖像生成模型（6B參數）｜2025年

LongCat-Audio-Codec｜語音編解碼模型｜2025年

LongCat-Flash-Prover｜數學定理證明模型｜2026年4月

LongCat-Next｜原生多模態模型｜2026年4月2日

LongCat-2.0｜語言大模型（MoE，1.6T參數，48B激活）｜2026年6月30日

## 衍生版本

### LongCat-Flash-Chat

2025年9月1日，美團正式發布並開源LongCat-Flash-Chat。該模型採用混合專家模型（Mixture-of-Experts，MoE）架構，總參數量為560B，每個Token依據上下文需求僅激活18.6B至31.3B參數（平均約27B）。模型在H800上的推理速度達到100+ tokens/s，API輸出成本為5元/百萬Token，以MIT許可證開源。

在基準測試方面，LongCat-Flash-Chat在ArenaHard-V2中得分86.50，在MMLU中得分89.71，在CEval中得分90.44。在智能體工具使用測試τ2-Bench中的成績超越參數規模更大的模型，並在VitaBench複雜場景評測中以24.30分排名第一。在指令遵循評測IFEval中得分89.65，排名第一；中文指令遵循基準COLLIE得分57.10，Meeseeks-zh得分43.03。

#### 架構特性

LongCat-Flash引入「零計算專家（Zero-Computation Experts）」機制，對於上下文中較簡單的Token可跳過大部分計算，僅在需要時調用更多參數，從而實現算力按需分配。此外，該模型在層間鋪設跨層通道，使MoE的通信與計算能夠大程度上並行，極大提升訓練與推理效率。訓練過程採用超參遷移與模型層疊加方式，整體訓練在30天內完成。

### LongCat-Flash-Thinking 系列

LongCat-Flash-Thinking是在LongCat-Flash基礎上強化推理能力的版本，主要面向需要多步規劃與邏輯推理的複雜任務場景。

2026年1月15日，升級版LongCat-Flash-Thinking-2601正式發布並開源。該版本創新性地引入「重思考模式」，通過並行推理（同時探索多條推理路徑）與深度總結（對多路徑結果進行整合優化）兩階段設計，提升複雜任務中的表現。根據官方資料，LongCat-Flash-Thinking-2601在Agentic Search、Agentic Tool Use與TIR等核心評測基準上均達到開源模型SOTA水平。

### LongCat-Flash-Omni

LongCat-Flash-Omni是LongCat-Flash系列的全模態版本，支持文本、圖像、影片理解，以及語音感知與生成等多類任務，採用端到端架構設計。

### LongCat-Video

LongCat-Video是美團LongCat團隊發布的影片生成模型，參數量為13.6B，基於擴散Transformer（Diffusion Transformer，DiT）架構構建，以MIT許可證開源。

該模型以統一框架同時支持文本生成影片（T2V）、圖像生成影片（I2V）與影片續寫三類任務，所有任務均在同一Transformer骨幹內處理。在長影片生成方面，LongCat-Video採用粗到精（coarse-to-fine）兩階段流程：首先以480p、15fps生成粗版影片，再通過基於LoRA的「精修專家」升至720p、30fps輸出，該流程可在單張H800 GPU上數分鐘內完成生成。此外，模型採用稀疏塊注意力（Block Sparse Attention，BSA）替代密集注意力，以降低長影片生成的計算開銷。

### LongCat-Image

LongCat-Image是美團LongCat團隊發布的圖像生成模型，參數量為6B，以MIT許可證開源，支持文本生圖與圖像編輯。

### LongCat-Audio-Codec

LongCat-Audio-Codec是美團LongCat團隊發布的專用語音編解碼方案，提供一套Token生成器與Token還原器工具鏈，將原始音訊信號映射為語義與聲學並行的Token序列，並通過解碼模塊重構高質量音訊，為語音大模型提供全鏈路音訊處理支持。

### LongCat-Flash-Prover

LongCat-Flash-Prover是面向數學形式化與定理證明的專用開源模型，支持自動形式化（Auto-Formalization）、草圖生成（Sketching）與證明（Proving）三項原子能力，並基於Lean4形式語言對輸出進行機器可驗證。根據官方技術資料，該模型結合工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning，TIR），在MiniF2F-Test上僅用72次推理嘗試即達到97.1%的通過率；在MathOlympiad-Bench上得分46.7%，在PutnamBench上得分41.5%。

### LongCat-Next

2026年4月2日，美團LongCat團隊發布並開源LongCat-Next，這是一個原生離散多模態模型，將圖像、音訊與文本統一映射為同源的離散Token，並通過單一自回歸骨幹以純粹的下一個Token預測（Next Token Prediction，NTP）範式統一建模各類模態。

LongCat-Next以LongCat-Flash-Lite MoE（總參數68.5B，激活參數3B）為基座，在DiNA框架下訓練，並採用dNaViT分詞器進行任意解析度視覺分詞。理解與生成在同一Token空間內被統一為同一數學問題，以相同自回歸目標訓練。

### LongCat-2.0-Preview

2026年4月24日，美團正式推出新一代基礎大模型LongCat-2.0-Preview，面向公眾開放邀請測試，測試期間每位使用者每日可免費使用一千萬Token的額度,LongCat-2.0-Preview採用混合專家架構，同時支持1M上下文。在架構與訓練策略上，該模型重點強化了對智能體場景的支持，顯著提升在代碼編寫、多步驟任務分解與執行規劃等實際生產環節中的表現。其總參數量和激活參數量，與DeepSeek同日發布的新一代V4大模型基本一致。

## 基本資料

- 開發者：美團
- 發行日期：LongCat-Flash-Chat、2025年9月1日
- 軟體版本週期：LongCat-2.0、2026年6月30日
- 類型：LLM、GPT、LxM
- 許可協議：MIT（部分模型）