LongCat-Flash-Chat
MeituanオープンウエイトMIT · 商用利用可
説明
LongCat-Flash-Chat is Meituan's first open-source foundation model, a 560B parameter Mixture-of-Experts (MoE) model that dynamically activates 18.6B-31.3B parameters (~27B average) based on contextual demands. It features Zero-Computation Experts for efficient routing and supports 128K context. Optimized for conversational and agentic tasks, it shows competitive performance across reasoning, coding, instruction following, and domain benchmarks with particular strengths in tool use and complex multi-step interactions. Achieves over 100 tokens per second on H800 GPUs.
リリース日
2025-08-29
パラメータ
560.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
text
能力レーダー
70
general
60
coding
80
reasoning
60
science推定
70
agents
0
multimodal
専用の科学ベンチマークがない場合、Science は LLM Stats の科学スコアまたは推論能力から推定します。
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| エージェント能力 | 30 | 55.0 | LS |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
Terminal-Bench
39.5%自己申告
Biology
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
73.2%自己申告
Code
HumanEvalOpenAI (2021)
88.4%自己申告
SWE-Bench Verified
60.4%自己申告
LiveCodeBench
48.0%自己申告
Communication
Tau2 Telecom
73.7%自己申告
Tau2 Retail
71.3%自己申告
Tau2 Airline
58.0%自己申告
Finance
MMLU
89.7%自己申告
MMLU-Pro
82.7%自己申告
General
IFEvalGoogle Research (2023)
89.6%自己申告
CMMLU
84.3%自己申告
Math
MATH-500
96.4%自己申告
DROP
79.1%自己申告
AIME 2025
61.3%自己申告
Reasoning
ZebraLogic
89.3%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)AA評価データがありません
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Legal90
Structured Output90
Instruction Following90
Language90
Finance90
Healthcare90
Math80
Physics70
Reasoning70
General70
Biology70
Chemistry70
Communication70
Tool Calling70
Frontend Development60
Code60
Agents40
価格設定
価格データがありません
速度
速度データがありません
プロバイダー価格ランキング
プロバイダーデータがありません