LongCat
LongCat es la familia de modelos de base abierta de Meituan, diseñada para el razonamiento de contexto largo y la codificación agéntica, entregada a través de una API compatible con OpenAI/Anthropic y que abarca variantes de chat rápido, pensamiento profundo y multimodales.
https://longcat.chat/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:09/07/2026
¿Qué es LongCat?
LongCat es una familia de modelos de lenguaje grandes (LLM) desarrollada por Meituan, posicionada en torno a la comprensión de contextos largos, flujos de trabajo de agentes que usan herramientas y sólidas capacidades de codificación/nivel de repositorio. Incluye modelos insignia de mezcla de expertos (MoE) a gran escala como LongCat-2.0 (1.6T parámetros totales con ~48B activados por token) y modelos orientados a la eficiencia como LongCat-Flash (560B parámetros totales con ~18.6B–31.3B activados, ~27B de promedio). LongCat es accesible a través de la experiencia web de LongCat (longcat.ai / longcat.chat) y una plataforma API compatible con formatos convencionales, lo que permite a los desarrolladores integrarlo en pilas existentes con cambios mínimos.
Características Principales de LongCat
LongCat es una familia de modelos de IA a gran escala y una plataforma API de Meituan diseñada para chat de alto rendimiento, flujos de trabajo de agentes y codificación de contexto largo. Incluye variantes como LongCat-Flash-Chat (modelo conversacional rápido y no "pensante"), LongCat-Flash-Thinking (modelo de razonamiento de pensamiento profundo), LongCat-Flash-Omni (percepción de modalidad completa) y LongCat-2.0 (MoE de un billón de parámetros optimizado para codificación de agentes con contexto ultralargo nativo). En toda la línea, LongCat enfatiza la eficiencia a través de la activación dinámica de Mixture-of-Experts, un fuerte comportamiento de herramienta/agente y una implementación flexible a través de una API compatible con OpenAI, además de soporte para marcos de servicio comunes.
Eficiencia de Mixture-of-Experts: Utiliza el enrutamiento MoE para activar solo un subconjunto de parámetros por token (por ejemplo, LongCat-Flash activa ~18.6B–31.3B de 560B; LongCat-2.0 activa ~33B–56B de 1.6T), mejorando el costo/rendimiento para cargas de trabajo de producción.
Línea de modelos para diferentes modos de interacción: Proporciona múltiples variantes: Flash-Chat para respuestas directas rápidas, Flash-Thinking para un razonamiento más profundo, Flash-Omni para interacción multimodal de extremo a extremo y LongCat-2.0 para codificación de agentes y tareas de contexto grande.
Contexto ultralargo (hasta 1M de tokens en LongCat-2.0): Soporte nativo de contexto largo dirigido a grandes bases de código y flujos de trabajo de múltiples documentos, habilitado por técnicas de atención dispersa (por ejemplo, LongCat Sparse Attention) para reducir los cuellos de botella de escalado.
API compatible con OpenAI y Anthropic: La plataforma API de LongCat admite finalizaciones de chat estilo OpenAI (/v1/chat/completions) y mensajes estilo Anthropic (/v1/messages), lo que facilita la integración en aplicaciones y herramientas existentes.
Soporte de implementación en pilas de servicio comunes: Incluye adaptaciones y orientación para implementar modelos con SGLang y vLLM, lo que permite configuraciones prácticas de autoalojamiento e inferencia escalable.
Fuerza de la tarea de agente: Posicionado para flujos de trabajo de seguimiento de instrucciones y aumentados con herramientas (sesiones largas de múltiples turnos, agentes de codificación), con LongCat-2.0 específicamente comercializado para el rendimiento de codificación de agentes.
Casos de Uso de LongCat
Codificación de agentes para grandes repositorios: Utilice el contexto largo de LongCat-2.0 para refactorizar, implementar funciones y ejecutar depuraciones de varios pasos en grandes bases de código, manteniendo la coherencia en un extenso historial de proyectos.
Chat de atención al cliente de alto volumen: Implemente LongCat-Flash-Chat para un soporte conversacional de baja latencia y sensible a los costos, donde las respuestas rápidas y el fuerte seguimiento de instrucciones son importantes.
Asistentes empresariales aumentados con herramientas: Cree copilotos internos que orquesten herramientas (búsqueda, emisión de tickets, control de calidad de la documentación) en sesiones largas de múltiples turnos, beneficiándose de grandes ventanas de contexto y comportamiento de agente.
Razonamiento profundo y flujos de trabajo tipo prueba: Utilice Flash-Thinking (y las direcciones relacionadas orientadas a la prueba a las que se hace referencia en el ecosistema) para tareas que requieren más deliberación, como análisis complejos, planificación de pasos o razonamiento de estilo formal.
Aplicaciones multimodales (comprensión de imagen/audio/video): Utilice LongCat-Flash-Omni y proyectos de modalidad relacionados para potenciar asistentes que puedan percibir y responder a través de modalidades para revisión, clasificación o tuberías de comprensión de contenido.
Ventajas
El diseño eficiente de MoE permite un rendimiento competitivo con un cómputo activo por token más bajo que los modelos densos de escala similar.
Múltiples variantes especializadas (chat, pensamiento, omni, codificación) facilitan la selección de un modelo alineado con las necesidades de latencia frente a las de razonamiento.
La compatibilidad de la API con los formatos de OpenAI/Anthropic reduce la fricción de integración y el costo de migración.
El fuerte posicionamiento de contexto largo (hasta 1M de tokens en LongCat-2.0) admite flujos de trabajo de documentos grandes y repositorios grandes.
Desventajas
La implementación a gran escala aún puede requerir una infraestructura pesada a pesar de la eficiencia de MoE (complejidad de servicio y enrutamiento, requisitos de memoria/paralelismo).
Las afirmaciones de características y las comparaciones de puntos de referencia pueden variar según el arnés/modo de evaluación (por ejemplo, "no pensante" frente a "pensante"), lo que requiere una validación cuidadosa para cargas de trabajo específicas.
La complejidad del ecosistema (múltiples modelos, plantillas, configuraciones de implementación) puede aumentar la sobrecarga de configuración y operativa para equipos nuevos en el servicio de MoE.
Cómo Usar LongCat
1) Crea una cuenta de LongCat: Ve al sitio oficial (https://longcat.ai o https://longcat.chat) y regístrate/inicia sesión. Esto es necesario para acceder a la Plataforma API.
2) Genera una clave API: En la Plataforma API, abre la página de Claves API y haz clic en "Crear clave API". Copia y guarda la clave de forma segura (solo se muestra una vez). Si la pierdes, debes crear una nueva.
3) Elige un estilo de API (compatible con OpenAI o compatible con Anthropic): LongCat proporciona un punto final unificado (https://api.longcat.chat) y admite dos formatos de solicitud: compatible con OpenAI (POST /openai/v1/chat/completions) y compatible con Anthropic (POST /anthropic/v1/messages). Elige el que coincida con tu SDK/herramienta existente.
4) Llama a LongCat usando la API REST compatible con OpenAI (prueba rápida): Envía una solicitud POST a https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions con el encabezado Authorization: Bearer YOUR_API_KEY y un cuerpo JSON que contenga el modelo (por ejemplo, "LongCat-2.0"), los mensajes (roles de sistema/usuario/asistente) y max_tokens. Opcionalmente, establece la temperatura y la transmisión.
5) Llama a LongCat usando el SDK de Python de OpenAI (base_url compatible con OpenAI): Usa el SDK de OpenAI con base_url="https://api.longcat.chat/openai" y api_key="YOUR_APP_KEY". Luego llama a client.chat.completions.create(model="LongCat-2.0", messages=[...], max_tokens=...).
6) Llama a LongCat usando el SDK de Anthropic (base_url compatible con Anthropic): Usa el SDK de Anthropic con base_url="https://api.longcat.chat/anthropic/" y establece Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Luego llama a client.messages.create(model="LongCat-2.0", max_tokens=..., messages=[...]).
7) Habilita o deshabilita el "pensamiento" (si es compatible con el modelo/punto final): Algunos ejemplos de la API de LongCat indican un interruptor de pensamiento: {"type":"enabled"} para activar el pensamiento y {"type":"disabled"} para desactivarlo. Inclúyelo en tus parámetros de solicitud donde sea compatible.
8) Activa la transmisión (SSE) para una salida en tiempo real: Establece "stream": true en el cuerpo de la solicitud para recibir respuestas de transmisión de eventos enviados por el servidor (SSE).
9) Gestiona los límites de velocidad y la fiabilidad: Si recibes errores 429 (solicitudes demasiado rápidas), implementa reintentos de retroceso exponencial y/o reduce la tasa de solicitudes. También asegúrate de que tu entrada (mensajes + max_tokens) no exceda la ventana de contexto máxima del modelo.
10) Lista los modelos disponibles (descubrimiento opcional): Usa GET https://api.longcat.chat/v1/models para listar modelos, y GET https://api.longcat.chat/v1/models/{model} para recuperar los detalles del modelo.
11) Usa LongCat en OpenCode (integración opcional): Configura OpenCode con un proveedor compatible con OpenAI que apunte a baseURL "https://api.longcat.chat/openai" y tu apiKey. Agrega el nombre del modelo LongCat (por ejemplo, "LongCat-2.0-Preview") en la sección de modelos, luego inicia opencode y cambia de modelo a través de /models.
12) Despliega LongCat-Flash-Chat localmente (autoalojamiento opcional): Instala las dependencias (configuración de CUDA/NVIDIA, herramientas de compilación), instala SGLang (por ejemplo, "sglang[all]>=0.5.2.rc0"), luego inicia un servidor como: python3 -m sglang.launch_server --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8 --trust-remote-code --attention-backend flashinfer --enable-ep-moe --tp 8. Para multinodo, usa BF16 con paralelismo de tensor/experto como se recomienda en la guía de despliegue.
13) Obtén ayuda si falla la verificación de inicio de sesión: Si no recibes un código de verificación, contacta a [email protected]. Los usuarios de China continental también pueden llamar al 1010-7888 según las preguntas frecuentes de la plataforma.
Preguntas Frecuentes de LongCat
La plataforma abierta de API de LongCat proporciona servicios de proxy de modelos de IA específicamente para los modelos de la serie LongCat.
Video de LongCat
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