LongCat Flash Chat
Базовая 560B MoE text-only AI-модель без специализированного reasoning-pipeline.
Открыть сервис →
Модель ИИ
LongCat (Meituan)
LongCat AI — это семейство крупных open-weight AI-моделей от Meituan, построенных на архитектуре Mixture-of-Experts с 560B параметров и ~27B активных на токен.
LongCat AI — крупная open-weight MoE AI-модель от Meituan с Flash-архитектурой, reasoning-линией и мультимодальной платформой.
LongCat (Meituan)
Паспорт модели
- Вендор
- Meituan AI (LongCat Team)
- Тип модели
- языковая модель (LLM) / reasoning LRM / мультимодальная AI-платформа
- Языки
- английский, китайский (для Image явно заявлена bilingual CN/EN; для текстовой линии полный список не раскрывается публично)
- Год запуска
- 2025
- Статус
- активно развивается
Официальные ссылки
Экосистема
LongCat Flash Thinking
560B reasoning-модель с Long CoT Cold-Start и large-scale RL.
Открыть сервис →LongCat Flash Omni
Omni-modal AI-модель (text, image, audio, video) на базе 560B MoE.
Открыть сервис →LongCat Image
6B hybrid diffusion AI-модель для генерации и редактирования изображений.
Открыть сервис →LongCat Video
AI-модель для text-to-video и video continuation с Block Sparse Attention.
Открыть сервис →Применяемость
Генерация текста и агентные задачи
LongCat AI выполняет сложные многошаговые инструкции, анализирует длинные документы и поддерживает 128K контекст.
Сложное reasoning
Flash-Thinking оптимизирована для STEM-задач, кода, доказательств и агентных сценариев.
Корпоративная аналитика
MoE-архитектура позволяет обрабатывать большие массивы текстовых данных с экономией вычислений.
Локальный деплой open-weight
MIT-лицензия позволяет коммерческое использование и самостоятельное развёртывание моделей.
Мультимодальный контент
LongCat Image, Video и Omni поддерживают генерацию изображений, видео и мультимодальный анализ.
Поведенческий профиль
Тон общения
Инженерный, оптимизированный под агентные и reasoning-задачи.
Сильные стороны
- 560B MoE с ~27B активных параметров.
- Reasoning-линия с масштабным RL (DORA framework).
- 128K контекст в Flash-линии.
- Open-weight модели под MIT-лицензией.
- Omni-мультимодальность.
Слабые стороны
- Полные таблицы академических бенчмарков раскрываются ограниченно.
- Публичная API-документация детально не описана.
- Некоторые мультимодальные параметры не раскрываются публично.