LongCat-Flash-Thinking
Meituan오픈 웨이트MIT · 상업적 사용 가능
설명
LongCat-Flash-Thinking is Meituan's reasoning model built on the LongCat-Flash foundation with 560B total parameters (MoE, ~27B activated). It introduces a training pipeline specifically tuned for advanced reasoning, featuring Re-thinking Mode that delivers parallel reasoning paths for sophisticated decision-making. Achieves strong performance on mathematical reasoning, agentic tool use, and formal theorem proving benchmarks.
출시일
2025-09-22
파라미터
560.0B
컨텍스트 길이
—
모달리티
text
능력 레이더
80
general
70
coding
90
reasoning
68
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
Tau2 Airline
67.5%자체 보고
Communication
Tau2 Telecom
83.1%자체 보고
Tau2 Retail
71.5%자체 보고
General
BFCL-v3
74.4%자체 보고
Language
MMLU-Redux
89.3%자체 보고
MMLU-Pro
82.6%자체 보고
Math
MATH-500
99.2%자체 보고
AIME 2024
93.3%자체 보고
AIME 2025
90.6%자체 보고
Reasoning
ZebraLogic
95.5%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
81.5%자체 보고
LiveCodeBench
79.4%자체 보고
SWE-Bench Verified
59.4%자체 보고
ARC-AGI
50.3%자체 보고
AA 평가 지수
(Artificial Analysis)AA 평가 데이터가 없습니다
LLM Stats 카테고리 점수
(LLM Stats (zeroeval))Language90
Math90
Legal80
Physics80
Reasoning80
Finance80
General80
Healthcare80
Biology80
Chemistry80
Chat70
Structured Output70
Agents70
Code70
Communication70
Tool Calling70
Frontend Development60
Spatial Reasoning50
Vision50
가격
가격 데이터가 없습니다
속도
속도 데이터가 없습니다
공급자 가격 순위
프로바이더 데이터가 없습니다