介绍
创新架构：混合专家模型的突破
LongCat-Flash-Chat采用了创新性的混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数量高达5600亿，但通过动态计算机制，每个token仅激活186亿至313亿参数，平均激活约270亿参数。这种架构不仅实现了计算效率与性能的双重优化，还通过“零计算专家”机制，根据上下文需求按需分配算力，极大地提高了资源利用率。
此外，LongCat-Flash在层间铺设了跨层通道，使MoE的通信和计算能够并行进行，进一步提升了训练和推理效率。配合定制化的底层优化，LongCat-Flash在H800硬件上实现了单用户100+ tokens/s的推理速度，生成100万token的成本低至5元人民币，理论成本和速度大幅领先于行业同等规模的模型。
性能卓越：多领域全面领先
LongCat-Flash-Chat在多个领域的性能表现都非常出色。在通用领域知识方面，它在ArenaHard-V2基准测试中取得了86.50的优异成绩，位列所有评估模型中的第二名。在基础基准测试中，MMLU（多任务语言理解基准）得分为89.71，CEval（中文通用能力评估基准）得分为90.44，展现出强劲且全面的性能。
在智能体（Agentic）工具使用方面，LongCat-Flash-Chat表现尤为突出。在τ²-Bench（智能体工具使用基准）中超越了其他模型，在高复杂度场景下的VitaBench（复杂场景智能体基准）中以24.30的得分位列第一，彰显了其在复杂场景中的强大处理能力。
在编程方面，LongCat-Flash-Chat同样表现出色。在TerminalBench（终端命令行任务基准）中得分为39.51，位列第二；在SWE-Bench-Verified（软件工程师能力验证基准）中得分为60.4，展现出扎实的编程能力。
在指令遵循方面，LongCat-Flash-Chat在IFEval（指令遵循评估基准）中以89.65的得分位列第一，展现出在遵循复杂且细致指令时的卓越可靠性。此外，在COLLIE（中文指令遵循基准）和Meeseeks-zh（中文多场景指令基准）中也斩获最佳成绩，分别为57.10和43.03，凸显了其在中英文指令集上的出色驾驭能力。
应用广泛：智能对话与创作
LongCat-Flash-Chat不仅在性能上表现出色，其应用场景也非常广泛。它支持中英文双语交互，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。无论是生活中的常见问题，还是专业领域的复杂知识，LongCat-Flash-Chat都能给出令人满意的回答。
此外，LongCat-Flash-Chat还具备强大的文本生成与创作能力。它能够支持文章写作、故事创作、文案撰写等多种文本类型的生成任务，根据用户需求生成高质量、逻辑清晰的文本内容。在实际应用中，LongCat-Flash-Chat能够帮助创作者快速产出内容，提高创作效率。
开源与部署：易于上手
LongCat-Flash-Chat的开源地址为：
- GitHub：[https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat](https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat)
- Hugging Face：[https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat](https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat)
用户可以直接访问LongCat官网，与LongCat-Flash-Chat开启对话，体验其强大的AI能力。对于开发者来说，LongCat-Flash-Chat提供了详细的部署指南，无论是单机部署还是多节点部署，都能轻松实现。