LongCat
LongCat est la famille de modèles de base ouverts de Meituan, conçue pour le raisonnement à contexte long et le codage d'agents, fournie via une API compatible OpenAI/Anthropic et couvrant des variantes de chat rapide, de réflexion approfondie et multimodales.
https://longcat.chat/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jul 9, 2026
Qu'est-ce que LongCat
LongCat est une famille de grands modèles linguistiques (LLM) développée par Meituan, axée sur la compréhension de contextes longs, les flux de travail d'agents utilisant des outils et de solides capacités de codage/au niveau du référentiel. Elle comprend des modèles phares de Mixture-of-Experts (MoE) à grande échelle tels que LongCat-2.0 (1,6 T de paramètres totaux avec ~48 milliards activés par jeton) et des modèles axés sur l'efficacité tels que LongCat-Flash (560 milliards de paramètres totaux avec ~18,6 milliards à 31,3 milliards activés, ~27 milliards en moyenne). LongCat est accessible via l'expérience web LongCat (longcat.ai / longcat.chat) et une plateforme API compatible avec les formats courants, permettant aux développeurs de l'intégrer dans des piles existantes avec un minimum de modifications.
Caractéristiques principales de LongCat
LongCat est une famille de modèles d'IA à grande échelle et une plateforme API de Meituan conçue pour le chat à haut débit, les flux de travail "agentiques" et le codage à contexte long. Elle comprend des variantes telles que LongCat-Flash-Chat (modèle conversationnel rapide et non-réfléchissant), LongCat-Flash-Thinking (modèle de raisonnement à pensée profonde), LongCat-Flash-Omni (perception toutes modalités) et LongCat-2.0 (MoE à un billion de paramètres optimisé pour le codage "agentique" avec un contexte ultra-long natif). Sur l'ensemble de la gamme, LongCat met l'accent sur l'efficacité via l'activation dynamique "Mixture-of-Experts", un comportement d'outil/agent robuste et un déploiement flexible via une API compatible OpenAI, ainsi qu'un support pour les frameworks de service courants.
Efficacité "Mixture-of-Experts": Utilise le routage MoE pour n'activer qu'un sous-ensemble de paramètres par jeton (par exemple, LongCat-Flash active ~18,6 milliards à 31,3 milliards sur 560 milliards ; LongCat-2.0 active ~33 milliards à 56 milliards sur 1,6 billion), améliorant le coût/performance pour les charges de travail de production.
Gamme de modèles pour différents modes d'interaction: Propose plusieurs variantes : Flash-Chat pour des réponses directes rapides, Flash-Thinking pour un raisonnement plus approfondi, Flash-Omni pour une interaction multimodale de bout en bout, et LongCat-2.0 pour le codage "agentique" et les tâches à grand contexte.
Contexte ultra-long (jusqu'à 1 million de jetons dans LongCat-2.0): Support natif du contexte long destiné aux grandes bases de code et aux flux de travail multi-documents, activé par des techniques d'attention sparse (par exemple, LongCat Sparse Attention) pour réduire les goulots d'étranglement de mise à l'échelle.
API compatible OpenAI et Anthropic: La plateforme API LongCat prend en charge les complétions de chat de style OpenAI (/v1/chat/completions) et les messages de style Anthropic (/v1/messages), facilitant l'intégration dans les applications et outils existants.
Support de déploiement dans les piles de service courantes: Comprend des adaptations et des conseils pour le déploiement de modèles avec SGLang et vLLM, prenant en charge l'auto-hébergement pratique et les configurations d'inférence évolutives.
Force des tâches "agentiques": Positionné pour les flux de travail de suivi d'instructions et augmentés par des outils (longues sessions multi-tours, agents de codage), avec LongCat-2.0 spécifiquement commercialisé pour les performances de codage "agentique".
Cas d'utilisation de LongCat
Codage "agentique" pour les grands dépôts: Utilisez le contexte long de LongCat-2.0 pour refactoriser, implémenter des fonctionnalités et exécuter un débogage en plusieurs étapes sur de grandes bases de code tout en maintenant la cohérence sur un historique de projet étendu.
Support client par chat à grand volume: Déployez LongCat-Flash-Chat pour un support conversationnel à faible latence et sensible aux coûts, où des réponses rapides et une forte capacité à suivre les instructions sont importantes.
Assistants d'entreprise augmentés par des outils: Créez des copilotes internes qui orchestrent des outils (recherche, billetterie, QA de documentation) sur de longues sessions multi-tours, bénéficiant de grandes fenêtres contextuelles et d'un comportement "agentique".
Raisonnement profond et flux de travail de type preuve: Utilisez Flash-Thinking (et les directions orientées vers la preuve référencées dans l'écosystème) pour les tâches nécessitant plus de délibération, telles que l'analyse complexe, la planification d'étapes ou le raisonnement de style formel.
Applications multimodales (compréhension d'images/audio/vidéo): Utilisez LongCat-Flash-Omni et les projets de modalités connexes pour alimenter des assistants capables de percevoir et de répondre à travers les modalités pour les pipelines de révision, de triage ou de compréhension de contenu.
Avantages
La conception MoE efficace permet des performances compétitives avec un calcul actif par jeton inférieur à celui des modèles denses de taille similaire.
Plusieurs variantes spécialisées (chat, réflexion, omni, codage) facilitent la sélection d'un modèle adapté aux besoins de latence vs de raisonnement.
La compatibilité API avec les formats OpenAI/Anthropic réduit les frictions d'intégration et les coûts de migration.
Un positionnement fort sur le contexte long (jusqu'à 1 million de jetons dans LongCat-2.0) prend en charge les flux de travail de documents volumineux et de dépôts volumineux.
Inconvénients
Le déploiement à grande échelle peut encore être lourd en infrastructure malgré l'efficacité du MoE (complexité de service et de routage, exigences de mémoire/parallélisme).
Les revendications de fonctionnalités et les comparaisons de benchmarks peuvent varier selon le harnais/mode d'évaluation (par exemple, "non-réfléchissant" vs "réfléchissant"), nécessitant une validation minutieuse pour des charges de travail spécifiques.
La complexité de l'écosystème (plusieurs modèles, modèles, paramètres de déploiement) peut augmenter les frais de configuration et d'exploitation pour les équipes novices en matière de service MoE.
Comment utiliser LongCat
1) Créer un compte LongCat: Rendez-vous sur le site officiel (https://longcat.ai ou https://longcat.chat) et inscrivez-vous/connectez-vous. Ceci est nécessaire pour accéder à la plateforme API.
2) Générer une clé API: Dans la plateforme API, ouvrez la page Clés API et cliquez sur « Créer une clé API ». Copiez et stockez la clé en toute sécurité (elle n'est affichée qu'une seule fois). Si vous la perdez, vous devez en créer une nouvelle.
3) Choisir un style d'API (compatible OpenAI ou compatible Anthropic): LongCat fournit un point de terminaison unifié (https://api.longcat.chat) et prend en charge deux formats de requête : compatible OpenAI (POST /openai/v1/chat/completions) et compatible Anthropic (POST /anthropic/v1/messages). Choisissez celui qui correspond à votre SDK/outillage existant.
4) Appeler LongCat à l'aide de l'API REST compatible OpenAI (test rapide): Envoyez une requête POST à https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions avec l'en-tête Authorization: Bearer YOUR_API_KEY et un corps JSON contenant le modèle (par exemple, "LongCat-2.0"), les messages (rôles système/utilisateur/assistant) et max_tokens. Définissez éventuellement la température et le flux.
5) Appeler LongCat à l'aide du SDK Python OpenAI (base_url compatible OpenAI): Utilisez le SDK OpenAI avec base_url="https://api.longcat.chat/openai" et api_key="YOUR_APP_KEY". Appelez ensuite client.chat.completions.create(model="LongCat-2.0", messages=[...], max_tokens=...).
6) Appeler LongCat à l'aide du SDK Anthropic (base_url compatible Anthropic): Utilisez le SDK Anthropic avec base_url="https://api.longcat.chat/anthropic/" et définissez Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Appelez ensuite client.messages.create(model="LongCat-2.0", max_tokens=..., messages=[...]).
7) Activer ou désactiver la « réflexion » (si prise en charge par le modèle/point de terminaison): Certains exemples d'API LongCat indiquent un commutateur de réflexion : {"type":"enabled"} pour activer la réflexion et {"type":"disabled"} pour la désactiver. Incluez-le dans vos paramètres de requête là où il est pris en charge.
8) Activer le streaming (SSE) pour une sortie en temps réel: Définissez "stream": true dans le corps de la requête pour recevoir des réponses de streaming d'événements envoyés par le serveur (SSE).
9) Gérer les limites de débit et la fiabilité: Si vous recevez des erreurs 429 (requêtes trop rapides), implémentez des tentatives de réessai exponentielles et/ou réduisez le taux de requêtes. Assurez-vous également que votre entrée (messages + max_tokens) ne dépasse pas la fenêtre de contexte maximale du modèle.
10) Lister les modèles disponibles (découverte facultative): Utilisez GET https://api.longcat.chat/v1/models pour lister les modèles, et GET https://api.longcat.chat/v1/models/{model} pour récupérer les détails du modèle.
11) Utiliser LongCat dans OpenCode (intégration facultative): Configurez OpenCode avec un fournisseur compatible OpenAI pointant vers baseURL "https://api.longcat.chat/openai" et votre apiKey. Ajoutez le nom du modèle LongCat (par exemple, "LongCat-2.0-Preview") dans la section des modèles, puis démarrez opencode et changez de modèle via /models.
12) Déployer LongCat-Flash-Chat localement (auto-hébergement facultatif): Installez les dépendances (configuration CUDA/NVIDIA, outils de construction), installez SGLang (par exemple, "sglang[all]>=0.5.2.rc0"), puis lancez un serveur tel que : python3 -m sglang.launch_server --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8 --trust-remote-code --attention-backend flashinfer --enable-ep-moe --tp 8. Pour le multi-nœud, utilisez BF16 avec le parallélisme tensoriel/expert comme recommandé dans le guide de déploiement.
13) Obtenir de l'aide si la vérification de connexion échoue: Si vous ne recevez pas de code de vérification, contactez [email protected]. Les utilisateurs de Chine continentale peuvent également appeler le 1010-7888 selon la FAQ de la plateforme.
FAQ de LongCat
La plateforme ouverte LongCat API fournit des services de proxy de modèle d'IA spécifiquement pour les modèles de la série LongCat.
Vidéo de LongCat
Articles populaires
Atoms : Une plateforme d'IA multi-agents qui transforme les idées en produits prêts à être lancés
May 22, 2026
Nano Banana SBTI : Qu'est-ce que c'est, comment ça marche et comment l'utiliser en 2026
Apr 15, 2026
Atoms : L'outil de création de produits IA qui redéfinit la création numérique en 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw : Comment déployer et utiliser un véritable agent d'IA "Faites-le pour vous" (Mise à jour 2026)
Apr 3, 2026
Derniers outils d'IA similaires à LongCat
Athena AI
Athena AI est une plateforme polyvalente alimentée par IA offrant une assistance d'étude personnalisée, des solutions commerciales et du coaching de vie grâce à des fonctionnalités telles que l'analyse de documents, la génération de quiz, des cartes mémoire et des capacités de chat interactif.
Aguru AI
Aguru AI est une solution logicielle sur site qui fournit des outils complets de surveillance, de sécurité et d'optimisation pour les applications basées sur LLM avec des fonctionnalités telles que le suivi du comportement, la détection d'anomalies et l'optimisation des performances.
GOAT AI
GOAT AI est une plateforme alimentée par l'IA qui fournit des capacités de résumé en un clic pour divers types de contenu, y compris des articles de presse, des documents de recherche et des vidéos, tout en offrant également une orchestration avancée d'agents IA pour des tâches spécifiques au domaine.
GiGOS
GiGOS est une plateforme d'IA qui fournit un accès à plusieurs modèles de langage avancés comme Gemini, GPT-4, Claude et Grok avec une interface intuitive pour que les utilisateurs interagissent et comparent différents modèles d'IA.
Outils d'IA populaires comme LongCat
GPT‑5.5 | ChatGPT Official
GPT-5.5 dans ChatGPT est le dernier modèle d'OpenAI axé sur le travail, conçu pour comprendre des objectifs complexes, utiliser efficacement les outils, vérifier son travail et mener à bien des tâches multi-étapes (codage, recherche, documents, feuilles de calcul) avec des protections renforcées.
SearchGPT
SearchGPT est un prototype de recherche alimenté par l'IA d'OpenAI qui fournit des réponses rapides et conversationnelles avec des sources claires en utilisant des modèles GPT.
ContextGem
ContextGem est un framework LLM open source gratuit qui simplifie l'extraction de données structurées et d'informations à partir de documents avec un minimum de code grâce à de puissantes abstractions intégrées et des fonctionnalités automatisées.
AI CLI
AI CLI est un outil d'interface de ligne de commande open source qui apporte des capacités d'IA directement à votre terminal, vous permettant d'interagir avec divers modèles d'IA tels que GPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic via de simples commandes.