LongCat-Flash-Thinking作为美团LongCat团队重磅打造的超大参数规模推理模型,以5600亿参数的硬核架构为基底,创新性采用专家混合(MoE)技术,可根据任务需求动态激活186亿至313亿参数,完美实现高性能推理与极致计算效率的双向平衡。依托长思维链冷启动训练与大规模强化学习的两阶段训练范式,模型在数学、逻辑、编程等复杂推理场景中展现出卓越能力,尤其在形式化推理、智能体工具协同等核心任务上表现突出,为科研攻关、软件开发、企业决策等领域提供高效智能支持,加速AI技术的普惠化落地。

LongCat-Flash-Thinking核心功能:
1、顶尖复杂推理能力:
专攻数学、逻辑、编程等高难度推理任务,可轻松应对自动定理证明、奥林匹克数学竞赛级难题解析、复杂代码逻辑构建等场景,推理过程严谨且高效。
2、智能体多工具协调能力:
支持灵活调用并协调60余种外部工具,能根据任务目标自主规划工具调用顺序与执行步骤,高效解决需要多步骤操作的复杂问题。
3、深度分析“重度思考”模式:
开启专属深度分析模式后,模型可通过并行推理拆解任务难点,结合迭代总结优化解决方案,输出的结论更具可靠性与全面性。
4、高精度形式化推理能力:
在数学定理验证、物理模型推导等需要精确逻辑支撑的领域表现优异,能够处理严谨的形式化语言,确保推理结果的准确性。
5、通用问答与流畅对话能力:
具备扎实的自然语言理解与生成功底,可覆盖多领域知识问答,实现流畅的人机对话交互,满足信息咨询、内容创作等基础需求。
LongCat-Flash-Thinking应用场景:
1、软件开发领域:
自动生成高质量代码片段,快速定位并修复代码漏洞,辅助开发者完成算法优化与项目调试,显著提升开发效率与代码质量。
2、科学研究领域:
助力科研人员完成数学定理证明、物理模型推导、复杂实验数据分析等工作,加速科研成果转化,降低研究门槛。
3、企业决策领域:
深度分析市场趋势与行业数据,输出结构化的战略规划建议与投资风险评估报告,为企业管理层提供科学决策依据。
4、教育领域:
根据学生的学习进度与知识薄弱点,定制个性化学习计划,实时解答学科难题,辅助教师生成教案与习题,优化教学效果。
5、医疗健康领域:
辅助医生进行临床病例分析与诊断参考,管理海量医疗知识库,为患者提供个性化健康管理建议,提升医疗服务的精准度与效率。
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