LongCat
LongCat ist Meituans offene Basismodefamilie, die für das Denken in langen Kontexten und die agentische Codierung entwickelt wurde und über eine OpenAI-/Anthropic-kompatible API bereitgestellt wird und schnelle Chats, tiefes Denken und multimodale Varianten umfasst.
https://longcat.chat/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Jul 9, 2026
Was ist LongCat
LongCat ist eine von Meituan entwickelte Familie großer Sprachmodelle (LLM), die sich auf das Verständnis langer Kontexte, agentische Workflows mit Werkzeugnutzung und starke Codierungs-/Repository-Fähigkeiten konzentriert. Sie umfasst Flaggschiff-Mixture-of-Experts (MoE)-Modelle wie LongCat-2.0 (1,6 Billionen Gesamtparameter mit ~48 Milliarden pro Token aktiviert) und effizienzorientierte Modelle wie LongCat-Flash (560 Milliarden Gesamtparameter mit ~18,6 Milliarden–31,3 Milliarden aktiviert, ~27 Milliarden im Durchschnitt). LongCat ist über die LongCat-Weberfahrung (longcat.ai / longcat.chat) und eine API-Plattform zugänglich, die mit gängigen Formaten kompatibel ist, sodass Entwickler sie mit minimalen Änderungen in bestehende Stacks integrieren können.
Hauptfunktionen von LongCat
LongCat ist eine Familie von großen KI-Modellen und eine API-Plattform von Meituan, die für Chat mit hohem Durchsatz, agentenbasierte Workflows und Langzeit-Codierung entwickelt wurde. Sie umfasst Varianten wie LongCat-Flash-Chat (schnelles, nicht-denkendes Konversationsmodell), LongCat-Flash-Thinking (tief denkendes Schlussfolgerungsmodell), LongCat-Flash-Omni (Wahrnehmung aller Modalitäten) und LongCat-2.0 (MoE mit Billionen Parametern, optimiert für agentenbasierte Codierung mit nativem Ultra-Langzeitkontext). Über die gesamte Produktpalette hinweg betont LongCat die Effizienz durch dynamische Aktivierung von Mixture-of-Experts, starkes Tool-/Agentenverhalten und flexible Bereitstellung über eine OpenAI-kompatible API sowie Unterstützung für gängige Serving-Frameworks.
Effizienz durch Mixture-of-Experts: Verwendet MoE-Routing, um nur eine Untergruppe von Parametern pro Token zu aktivieren (z. B. LongCat-Flash aktiviert ~18,6 Mrd.–31,3 Mrd. von 560 Mrd.; LongCat-2.0 aktiviert ~33 Mrd.–56 Mrd. von 1,6 Billionen), was die Kosten/Leistung für Produktions-Workloads verbessert.
Modellpalette für verschiedene Interaktionsmodi: Bietet mehrere Varianten: Flash-Chat für schnelle direkte Antworten, Flash-Thinking für tiefere Schlussfolgerungen, Flash-Omni für end-to-end multimodale Interaktion und LongCat-2.0 für agentenbasierte Codierung und Aufgaben mit großem Kontext.
Ultra-langer Kontext (bis zu 1 Million Tokens in LongCat-2.0): Native Unterstützung für langen Kontext, ausgerichtet auf große Codebasen und Multi-Dokument-Workflows, ermöglicht durch Sparse-Attention-Techniken (z. B. LongCat Sparse Attention) zur Reduzierung von Skalierungsengpässen.
OpenAI- und Anthropic-kompatible API: Die LongCat API-Plattform unterstützt OpenAI-ähnliche Chat-Vervollständigungen (/v1/chat/completions) und Anthropic-ähnliche Nachrichten (/v1/messages), was die Integration in bestehende Apps und Tools erleichtert.
Bereitstellungsunterstützung in gängigen Serving-Stacks: Umfasst Anpassungen und Anleitungen für die Bereitstellung von Modellen mit SGLang und vLLM, die praktisches Self-Hosting und skalierbare Inferenz-Setups unterstützen.
Agentenbasierte Aufgabenstärke: Positioniert für die Befolgung von Anweisungen und Tool-erweiterte Workflows (lange, mehrstufige Sitzungen, Codierungsagenten), wobei LongCat-2.0 speziell für die agentenbasierte Codierungsleistung vermarktet wird.
Anwendungsfälle von LongCat
Agentenbasierte Codierung für große Repositories: Nutzen Sie den langen Kontext von LongCat-2.0, um Refactoring durchzuführen, Funktionen zu implementieren und mehrstufiges Debugging über große Codebasen hinweg auszuführen, während die Kohärenz über eine umfangreiche Projekthistorie erhalten bleibt.
Kundensupport-Chat mit hohem Volumen: Setzen Sie LongCat-Flash-Chat für latenzarmen, kostensensiblen Konversationssupport ein, bei dem schnelle Antworten und eine starke Befolgung von Anweisungen wichtig sind.
Tool-erweiterte Unternehmensassistenten: Erstellen Sie interne Copiloten, die Tools (Suche, Ticketing, Dokumentations-QA) über lange, mehrstufige Sitzungen orchestrieren und dabei von großen Kontextfenstern und agentenbasierendem Verhalten profitieren.
Tiefgreifende Schlussfolgerungen und beweisähnliche Workflows: Verwenden Sie Flash-Thinking (und verwandte beweisorientierte Richtungen, die im Ökosystem referenziert werden) für Aufgaben, die mehr Überlegung erfordern, wie z. B. komplexe Analysen, Schrittplanung oder formales Schlussfolgern.
Multimodale Anwendungen (Bild-/Audio-/Videoverständnis): Verwenden Sie LongCat-Flash-Omni und verwandte Modalitätsprojekte, um Assistenten zu betreiben, die über Modalitäten hinweg wahrnehmen und reagieren können, für Überprüfungs-, Triage- oder Inhaltsverständnis-Pipelines.
Vorteile
Das effiziente MoE-Design ermöglicht eine wettbewerbsfähige Leistung mit geringerer aktiver Rechenleistung pro Token als dichte Modelle ähnlicher Größe.
Mehrere spezialisierte Varianten (Chat, Thinking, Omni, Coding) erleichtern die Auswahl eines Modells, das auf Latenz- vs. Denkbedürfnisse abgestimmt ist.
Die API-Kompatibilität mit OpenAI-/Anthropic-Formaten reduziert die Integrationsreibung und die Migrationskosten.
Die starke Positionierung im Langzeitkontext (bis zu 1 Million Tokens in LongCat-2.0) unterstützt Workflows mit großen Dokumenten und großen Repositories.
Nachteile
Eine groß angelegte Bereitstellung kann trotz der MoE-Effizienz immer noch infrastrukturintensiv sein (Komplexität bei Serving und Routing, Anforderungen an Speicher/Parallelität).
Funktionsansprüche und Benchmark-Vergleiche können je nach Evaluierungsharness/-modus variieren (z. B. „nicht-denkend“ vs. „denkend“), was eine sorgfältige Validierung für spezifische Workloads erfordert.
Die Komplexität des Ökosystems (mehrere Modelle, Vorlagen, Bereitstellungsparameter) kann den Einrichtungs- und Betriebsaufwand für Teams erhöhen, die neu im MoE-Serving sind.
Wie verwendet man LongCat
1) Erstellen Sie ein LongCat-Konto: Gehen Sie zur offiziellen Website (https://longcat.ai oder https://longcat.chat) und registrieren Sie sich/melden Sie sich an. Dies ist erforderlich, um auf die API-Plattform zuzugreifen.
2) Generieren Sie einen API-Schlüssel: Öffnen Sie in der API-Plattform die Seite 'API-Schlüssel' und klicken Sie auf 'API-Schlüssel erstellen'. Kopieren und speichern Sie den Schlüssel sicher (er wird nur einmal angezeigt). Wenn Sie ihn verlieren, müssen Sie einen neuen erstellen.
3) Wählen Sie einen API-Stil (OpenAI-kompatibel oder Anthropic-kompatibel): LongCat bietet einen einheitlichen Endpunkt (https://api.longcat.chat) und unterstützt zwei Anfrageformate: OpenAI-kompatibel (POST /openai/v1/chat/completions) und Anthropic-kompatibel (POST /anthropic/v1/messages). Wählen Sie dasjenige, das zu Ihrem bestehenden SDK/Tooling passt.
4) Rufen Sie LongCat über die OpenAI-kompatible REST-API auf (Schnelltest): Senden Sie eine POST-Anfrage an https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions mit dem Header Authorization: Bearer YOUR_API_KEY und einem JSON-Body, der das Modell (z. B. "LongCat-2.0"), Nachrichten (System-/Benutzer-/Assistenten-Rollen) und max_tokens enthält. Optional können Sie Temperatur und Stream festlegen.
5) Rufen Sie LongCat über das OpenAI Python SDK auf (OpenAI-kompatible base_url): Verwenden Sie das OpenAI SDK mit base_url="https://api.longcat.chat/openai" und api_key="YOUR_APP_KEY". Rufen Sie dann client.chat.completions.create(model="LongCat-2.0", messages=[...], max_tokens=...) auf.
6) Rufen Sie LongCat über das Anthropic SDK auf (Anthropic-kompatible base_url): Verwenden Sie das Anthropic SDK mit base_url="https://api.longcat.chat/anthropic/" und setzen Sie Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Rufen Sie dann client.messages.create(model="LongCat-2.0", max_tokens=..., messages=[...]) auf.
7) Aktivieren oder deaktivieren Sie das "Denken" (falls vom Modell/Endpunkt unterstützt): Einige LongCat API-Beispiele zeigen einen Denk-Schalter an: {"type":"enabled"}, um das Denken einzuschalten, und {"type":"disabled"}, um es auszuschalten. Fügen Sie es in Ihre Anforderungsparameter ein, wo es unterstützt wird.
8) Aktivieren Sie das Streaming (SSE) für die Echtzeit-Ausgabe: Setzen Sie "stream": true im Anforderungstext, um Server-Sent Events (SSE) Streaming-Antworten zu erhalten.
9) Behandeln Sie Ratenbegrenzungen und Zuverlässigkeit: Wenn Sie 429-Fehler erhalten (Anfragen zu schnell), implementieren Sie exponentielle Backoff-Wiederholungen und/oder reduzieren Sie die Anfragerate. Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Eingabe (Nachrichten + max_tokens) das maximale Kontextfenster des Modells nicht überschreitet.
10) Verfügbare Modelle auflisten (optionale Erkennung): Verwenden Sie GET https://api.longcat.chat/v1/models, um Modelle aufzulisten, und GET https://api.longcat.chat/v1/models/{model}, um Modelldetails abzurufen.
11) Verwenden Sie LongCat in OpenCode (optionale Integration): Konfigurieren Sie OpenCode mit einem OpenAI-kompatiblen Anbieter, der auf baseURL "https://api.longcat.chat/openai" und Ihren apiKey verweist. Fügen Sie den LongCat-Modellnamen (z. B. "LongCat-2.0-Preview") im Abschnitt 'models' hinzu, starten Sie dann opencode und wechseln Sie die Modelle über /models.
12) LongCat-Flash-Chat lokal bereitstellen (optionales Self-Hosting): Installieren Sie Abhängigkeiten (CUDA/NVIDIA-Setup, Build-Tools), installieren Sie SGLang (z. B. "sglang[all]>=0.5.2.rc0") und starten Sie dann einen Server wie: python3 -m sglang.launch_server --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8 --trust-remote-code --attention-backend flashinfer --enable-ep-moe --tp 8. Für Multi-Node verwenden Sie BF16 mit Tensor-/Expertenparallelität, wie im Bereitstellungshandbuch empfohlen.
13) Hilfe erhalten, wenn die Anmeldeüberprüfung fehlschlägt: Wenn Sie keinen Bestätigungscode erhalten, wenden Sie sich an [email protected]. Benutzer auf dem chinesischen Festland können auch 1010-7888 anrufen, gemäß den FAQ der Plattform.
LongCat FAQs
Die LongCat API Open Platform bietet KI-Modell-Proxy-Dienste speziell für die Modelle der LongCat-Serie.
LongCat Video
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