LongCat
Plateforme de dialogue basée sur le modèle MoE développée par Meituan : 560 milliards de paramètres, génération multimodale (texte, code, images) pour fournir aux développeurs et aux entreprises des capacités d'IA rapides et économiques.
Note:
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modèle LongCatMeituan LongCat-Flash-Chatmodèle MoE open sourceoutil IA de génération de codemodèle pour agents intelligents
Fonctionnalités de LongCat
560 milliards de paramètres (architecture MoE) — activation moyenne de 2,7 milliards de paramètres, inférence jusqu'à 100 tokens/s
Génération multimodale : texte, complétion de code, création d'images et dialogues multi‑tours en une seule plateforme
Interface web, API et poids open source — déploiement local et possibilités de développement secondaire
Classé 1er sur VitaBench, τ²-Bench et autres benchmarks d'agents ; performances SOTA sur tâches complexes
Cas d'usage de LongCat
Génération rapide de fragments de code, scripts de débogage et suggestions d'optimisation pour les développeurs
Production en masse de contenus marketing, scénarios vidéo et visuels pour les équipes créatives, réduisant les délais de production
Construction de chatbots intelligents et de systèmes de FAQ pour les entreprises afin de réduire les coûts des services humains
Recherche et fine‑tuning à partir des poids open source pour explorer l'entraînement et l'optimisation de l'inférence des modèles MoE
FAQ sur LongCat
QLongCat AI est‑il gratuit ?
L'expérience en ligne sur le site officiel est gratuite ; l'API est facturée à l'usage à environ 5 RMB par million de tokens. Les poids open source peuvent être téléchargés et déployés localement gratuitement.
QComment déployer LongCat‑Flash‑Chat en local ?
Clonez le dépôt GitHub, puis utilisez SGLang pour charger les poids depuis Hugging Face : une seule carte H800 suffit pour exécuter le modèle.
QQuelles langues le modèle prend‑il en charge ?
Il prend principalement en charge le chinois et l'anglais, supporte les annotations de code et la génération de documentation multilingue, et l'ajout d'autres langues est en cours.
QLongCat convient‑il pour des agents multimodaux ?
Oui. Conçu pour les appels d'outils et les décisions en scénarios complexes, avec des optimisations dédiées : classé 1er sur VitaBench.