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
80
general
60
coding
80
reasoning
60
science추정
70
agents
0
multimodal
전용 과학 벤치마크가 없을 때 Science는 추론 프록시를 사용하여 추정합니다.
랭킹
벤치마크 점수 (LLM Stats)
Agents
Terminal-Bench
39.5%자체 보고
Biology
GPQA
73.2%자체 보고
Code
HumanEval
88.4%자체 보고
SWE-Bench Verified
60.4%자체 보고
LiveCodeBench
48.0%자체 보고
Communication
Tau2 Telecom
73.7%자체 보고
Tau2 Retail
71.3%자체 보고
Tau2 Airline
58.0%자체 보고
Finance
MMLU
89.7%자체 보고
MMLU-Pro
82.7%자체 보고
General
IFEval
89.6%자체 보고
CMMLU
84.3%자체 보고
Math
MATH-500
96.4%자체 보고
DROP
79.1%자체 보고
AIME 2025
61.3%자체 보고
Reasoning
ZebraLogic
89.3%자체 보고
AA 평가 지수
AA 평가 데이터가 없습니다
LLM Stats 카테고리 점수
Instruction Following90
Language90
Legal90
Structured Output90
Finance90
Healthcare90
Math80
General80
Physics70
Reasoning70
Biology70
Chemistry70
Communication70
Tool Calling70
Frontend Development60
Code60
Agents40
가격
가격 데이터가 없습니다
속도
속도 데이터가 없습니다
공급자 가격 순위
프로바이더 데이터가 없습니다