LongCat Flash Omni AI — мультимодальная версия платформы LongCat AI, построенная на 560B Mixture-of-Experts архитектуре с ~27B активных параметров на токен. Модель объединяет текст, изображение, аудио и видео в едином представлении и ориентирована на any-to-any взаимодействие.
Архитектурная база
- Общее число параметров: 560B
- Активные параметры: ~27B
- Тип архитектуры: Shortcut-connected Mixture-of-Experts
- Философия: unified multimodal backbone
- Лицензия: позиционируется как open-source (детали чекпоинтов раскрываются ограниченно)
LongCat Flash Omni сохраняет MoE-бекбон от LongCat Flash Chat AI, но дополняет его progressive multimodal injection — поэтапным внедрением визуальных и аудиосигналов в языковую модель.
Мультимодальные возможности
- анализ изображений с текстовым выводом;
- понимание коротких видео;
- speech recognition в шумной среде;
- cross-modal QA (вопрос по изображению или видео);
- обработка аудио-визуальных сигналов в реальном времени.
В отличие от отдельных специализированных моделей, Omni строится как единая архитектура, а не набор разрозненных подсистем.
Инженерный подход
Внутри LongCat Flash Omni применяется:
- modality-decoupled parallelism для сохранения text-throughput;
- сохранение ~90% text-only производительности даже в мультимодальном режиме;
- sparse routing между экспертами;
- интеграция аудио, vision и текста в общее латентное пространство.
Сценарии применения
- интеллектуальные ассистенты с визуальным контекстом;
- анализ мультимодального пользовательского контента;
- обработка видеофрагментов с текстовыми комментариями;
- голосовые AI-интерфейсы нового поколения;
- корпоративная мультимодальная аналитика.
Сравнение с другими мультимодальными AI-моделями
По мультимодальному позиционированию LongCat Flash Omni AI сопоставима с DeepSeek VL, однако отличается unified MoE-подходом и фокусом на agentic-инфраструктуре.
В отличие от экосистемных ассистентов вроде Alice AI LLM, LongCat Omni ориентирована не на потребительскую экосистему, а на инженерное развертывание и open-weight использование.
По сравнению с GigaChat MAX, LongCat делает ставку на мультимодальный MoE-бекбон и унифицированную архитектуру вместо сервисной интеграции в банковскую экосистему.
Ограничения
- Детали отдельных чекпоинтов и API раскрываются ограниченно.
- Публичные бенчмарки по мультимодальным тестам представлены не полностью.
- Некоторые параметры контекста не раскрываются публично.
Итог: LongCat Flash Omni AI — это 560B мультимодальная MoE-модель, ориентированная на unified any-to-any взаимодействие и инженерное внедрение в мультимодальные AI-системы.