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LongCat-Flash-Chat

Meituan오픈 웨이트MIT · 상업적 사용 가능

설명

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.

출시일
2025-08-29
파라미터
560.0B
컨텍스트 길이
—
모달리티
text

능력 레이더

70
general
60
coding
80
reasoning
60
science추정
70
agents
0
multimodal

전용 과학 벤치마크가 없을 때 Science는 LLM Stats 과학 점수 또는 추론 능력에서 추정합니다.

랭킹

랭킹 데이터가 없습니다

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)89.6%자체 보고
Tau2 Airline58.0%자체 보고

Communication

Tau2 Telecom73.7%자체 보고
Tau2 Retail71.3%자체 보고

General

MMLU89.7%자체 보고

Language

CMMLU84.3%자체 보고
MMLU-Pro82.7%자체 보고

Math

MATH-50096.4%자체 보고
AIME 202561.3%자체 보고

Reasoning

ZebraLogic89.3%자체 보고
HumanEvalOpenAI (2021)88.4%자체 보고
DROP79.1%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)73.2%자체 보고
SWE-Bench Verified60.4%자체 보고
LiveCodeBench48.0%자체 보고
Terminal-Bench39.5%자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)

AA 평가 데이터가 없습니다

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))
Instruction Following
90
Language
90
Legal
90
Structured Output
90
Finance
90
Healthcare
90
Math
80
Chat
70
Physics
70
Reasoning
70
General
70
Biology
70
Chemistry
70
Communication
70
Tool Calling
70
Frontend Development
60
Code
60
Agents
40

가격

가격 데이터가 없습니다

속도

속도 데이터가 없습니다

공급자 가격 순위

프로바이더 데이터가 없습니다

외부 링크