LongCat
LongCat — это семейство открытых базовых моделей Meituan, созданных для рассуждений в длинном контексте и агентного кодирования, предоставляемых через API, совместимый с OpenAI/Anthropic, и охватывающих быстрый чат, глубокое мышление и мультимодальные варианты.
https://longcat.chat/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:09/07/2026
Что такое LongCat
LongCat — это семейство больших языковых моделей (LLM), разработанное Meituan, ориентированное на понимание длинного контекста, рабочие процессы агентов, использующих инструменты, и мощные возможности кодирования/работы на уровне репозитория. Оно включает флагманские крупномасштабные модели Mixture-of-Experts (MoE), такие как LongCat-2.0 (1,6T общих параметров с ~48B активированных на токен) и модели, ориентированные на эффективность, такие как LongCat-Flash (560B общих параметров с ~18,6B–31,3B активированных, в среднем ~27B). LongCat доступен через веб-интерфейс LongCat (longcat.ai / longcat.chat) и платформу API, совместимую с основными форматами, что позволяет разработчикам интегрировать его в существующие стеки с минимальными изменениями.
Ключевые особенности LongCat
LongCat – это семейство крупномасштабных моделей ИИ и платформа API от Meituan, разработанные для высокопроизводительного чата, агентских рабочих процессов и кодирования с длинным контекстом. Оно включает такие варианты, как LongCat-Flash-Chat (быстрая, неразмышляющая разговорная модель), LongCat-Flash-Thinking (модель глубокого мышления и рассуждения), LongCat-Flash-Omni (восприятие всех модальностей) и LongCat-2.0 (MoE с триллионом параметров, оптимизированная для агентского кодирования с нативным ультрадлинным контекстом). Во всей линейке LongCat акцент делается на эффективности за счет динамической активации Mixture-of-Experts, сильного поведения инструментов/агентов и гибкого развертывания через API, совместимый с OpenAI, а также поддержку общих фреймворков обслуживания.
Эффективность Mixture-of-Experts: Использует маршрутизацию MoE для активации только подмножества параметров на токен (например, LongCat-Flash активирует ~18,6–31,3 млрд из 560 млрд; LongCat-2.0 активирует ~33–56 млрд из 1,6 трлн), улучшая соотношение затрат/производительности для производственных рабочих нагрузок.
Линейка моделей для различных режимов взаимодействия: Предлагает несколько вариантов: Flash-Chat для быстрых прямых ответов, Flash-Thinking для более глубоких рассуждений, Flash-Omni для сквозного мультимодального взаимодействия и LongCat-2.0 для агентского кодирования и задач с большим контекстом.
Ультрадлинный контекст (до 1 млн токенов в LongCat-2.0): Нативная поддержка длинного контекста, предназначенная для больших кодовых баз и многодокументных рабочих процессов, обеспечиваемая методами разреженного внимания (например, LongCat Sparse Attention) для уменьшения узких мест масштабирования.
API, совместимый с OpenAI и Anthropic: Платформа LongCat API поддерживает завершения чата в стиле OpenAI (/v1/chat/completions) и сообщения в стиле Anthropic (/v1/messages), что упрощает интеграцию в существующие приложения и инструменты.
Поддержка развертывания в общих стеках обслуживания: Включает адаптации и рекомендации по развертыванию моделей с SGLang и vLLM, поддерживая практическое самостоятельное размещение и масштабируемые настройки вывода.
Сила агентских задач: Позиционируется для рабочих процессов, следующих инструкциям и дополненных инструментами (длительные многоэтапные сессии, агенты кодирования), при этом LongCat-2.0 специально продвигается для производительности агентского кодирования.
Варианты использования LongCat
Агентское кодирование для больших репозиториев: Используйте длинный контекст LongCat-2.0 для рефакторинга, реализации функций и многоэтапной отладки в больших кодовых базах, сохраняя при этом согласованность на протяжении обширной истории проекта.
Высокообъемная поддержка клиентов в чате: Разверните LongCat-Flash-Chat для поддержки в чате с низкой задержкой и чувствительностью к затратам, где важны быстрые ответы и строгое следование инструкциям.
Корпоративные помощники, дополненные инструментами: Создавайте внутренних помощников, которые организуют работу с инструментами (поиск, обработка заявок, ответы на вопросы по документации) в течение длительных многоэтапных сессий, используя преимущества больших окон контекста и агентского поведения.
Глубокие рассуждения и рабочие процессы, подобные доказательствам: Используйте Flash-Thinking (и связанные с ним направления, ориентированные на доказательства, упомянутые в экосистеме) для задач, требующих более тщательного обдумывания, таких как сложный анализ, пошаговое планирование или рассуждения в формальном стиле.
Мультимодальные приложения (понимание изображений/аудио/видео): Используйте LongCat-Flash-Omni и связанные проекты по модальности для создания помощников, которые могут воспринимать и реагировать на различные модальности для обзора, сортировки или конвейеров понимания контента.
Преимущества
Эффективная конструкция MoE обеспечивает конкурентоспособную производительность при меньших активных вычислениях на токен, чем плотные модели аналогичного масштаба.
Несколько специализированных вариантов (чат, мышление, омни, кодирование) облегчают выбор модели, соответствующей потребностям в задержке или рассуждениях.
Совместимость API с форматами OpenAI/Anthropic снижает трения при интеграции и затраты на миграцию.
Сильное позиционирование длинного контекста (до 1 млн токенов в LongCat-2.0) поддерживает рабочие процессы с большими документами и большими репозиториями.
Недостатки
Крупномасштабное развертывание все еще может быть ресурсоемким с точки зрения инфраструктуры, несмотря на эффективность MoE (сложность обслуживания и маршрутизации, требования к памяти/параллелизму).
Заявленные функции и сравнения производительности могут различаться в зависимости от тестовой среды/режима (например, «неразмышляющий» против «размышляющий»), что требует тщательной проверки для конкретных рабочих нагрузок.
Сложность экосистемы (множество моделей, шаблонов, параметров развертывания) может увеличить затраты на настройку и эксплуатацию для команд, незнакомых с обслуживанием MoE.
Как использовать LongCat
1) Создайте учетную запись LongCat: Перейдите на официальный сайт (https://longcat.ai или https://longcat.chat) и зарегистрируйтесь/войдите. Это необходимо для доступа к платформе API.
2) Сгенерируйте ключ API: На платформе API откройте страницу «API Keys» и нажмите «Create API Key». Скопируйте и надежно сохраните ключ (он отображается только один раз). Если вы его потеряете, вам придется создать новый.
3) Выберите стиль API (совместимый с OpenAI или совместимый с Anthropic): LongCat предоставляет унифицированную конечную точку (https://api.longcat.chat) и поддерживает два формата запросов: совместимый с OpenAI (POST /openai/v1/chat/completions) и совместимый с Anthropic (POST /anthropic/v1/messages). Выберите тот, который соответствует вашему существующему SDK/инструментарию.
4) Вызовите LongCat с помощью REST API, совместимого с OpenAI (быстрый тест): Отправьте POST-запрос на https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions с заголовком Authorization: Bearer YOUR_API_KEY и JSON-телом, содержащим модель (например, "LongCat-2.0"), сообщения (роли system/user/assistant) и max_tokens. При необходимости установите temperature и stream.
5) Вызовите LongCat с помощью OpenAI Python SDK (base_url, совместимый с OpenAI): Используйте OpenAI SDK с base_url="https://api.longcat.chat/openai" и api_key="YOUR_APP_KEY". Затем вызовите client.chat.completions.create(model="LongCat-2.0", messages=[...], max_tokens=...).
6) Вызовите LongCat с помощью Anthropic SDK (base_url, совместимый с Anthropic): Используйте Anthropic SDK с base_url="https://api.longcat.chat/anthropic/" и установите Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Затем вызовите client.messages.create(model="LongCat-2.0", max_tokens=..., messages=[...]).
7) Включите или отключите «мышление» (если поддерживается моделью/конечной точкой): Некоторые примеры LongCat API указывают на переключатель мышления: {"type":"enabled"} для включения мышления и {"type":"disabled"} для его выключения. Включите его в параметры запроса, где это поддерживается.
8) Включите потоковую передачу (SSE) для вывода в реальном времени: Установите "stream": true в теле запроса для получения потоковых ответов Server-Sent Events (SSE).
9) Обработайте ограничения скорости и надежность: Если вы получаете ошибки 429 (слишком быстрые запросы), реализуйте повторные попытки с экспоненциальной задержкой и/или уменьшите скорость запросов. Также убедитесь, что ваш ввод (сообщения + max_tokens) не превышает максимальное контекстное окно модели.
10) Перечислите доступные модели (дополнительное обнаружение): Используйте GET https://api.longcat.chat/v1/models для получения списка моделей и GET https://api.longcat.chat/v1/models/{model} для получения сведений о модели.
11) Используйте LongCat в OpenCode (дополнительная интеграция): Настройте OpenCode с провайдером, совместимым с OpenAI, указывающим на baseURL "https://api.longcat.chat/openai" и ваш apiKey. Добавьте имя модели LongCat (например, "LongCat-2.0-Preview") в раздел моделей, затем запустите opencode и переключайте модели через /models.
12) Разверните LongCat-Flash-Chat локально (дополнительный самостоятельный хостинг): Установите зависимости (настройка CUDA/NVIDIA, инструменты сборки), установите SGLang (например, "sglang[all]>=0.5.2.rc0"), затем запустите сервер, например: python3 -m sglang.launch_server --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8 --trust-remote-code --attention-backend flashinfer --enable-ep-moe --tp 8. Для многоузловой конфигурации используйте BF16 с параллелизмом тензоров/экспертов, как рекомендовано в руководстве по развертыванию.
13) Получите помощь, если проверка входа не удалась: Если вы не получили код подтверждения, свяжитесь с [email protected]. Пользователи материкового Китая также могут позвонить по номеру 1010-7888 согласно FAQ платформы.
Часто задаваемые вопросы о LongCat
Открытая платформа LongCat API предоставляет прокси-сервисы моделей ИИ специально для моделей серии LongCat.
Видео LongCat
Популярные статьи
Atoms: Мультиагентная ИИ-платформа, которая превращает идеи в готовые к запуску продукты
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Что это такое, как это работает и как это использовать в 2026 году
Apr 15, 2026
Обзор Atoms — AI Product Builder, переопределяющий цифровое творчество в 2026 году
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Как развернуть и использовать настоящего AI-агента "Сделай-Это-За-Вас" (Обновление 2026)
Apr 3, 2026
Последние ИИ-инструменты, похожие на LongCat
Athena AI
Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.
Aguru AI
Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.
GOAT AI
GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.
GiGOS
GiGOS - это AI платформа, которая предоставляет доступ к нескольким продвинутым языковым моделям, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей, чтобы взаимодействовать и сравнивать различные AI модели.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на LongCat
GPT‑5.5 | ChatGPT Official
GPT-5.5 в ChatGPT — это новейшая модель OpenAI, ориентированная на работу, разработанная для понимания сложных целей, эффективного использования инструментов, проверки своей работы и выполнения многоэтапных задач (кодирование, исследования, документы, электронные таблицы) до конца с более сильными мерами безопасности.
SearchGPT
SearchGPT - это прототип поиска с искусственным интеллектом от OpenAI, который обеспечивает быстрые, разговорные ответы с четкими источниками, используя модели GPT.
ContextGem
ContextGem - это бесплатный фреймворк LLM с открытым исходным кодом, который упрощает извлечение структурированных данных и аналитической информации из документов с минимальным кодом благодаря мощным встроенным абстракциям и автоматизированным функциям.
AI CLI
AI CLI — это инструмент командной строки с открытым исходным кодом, который предоставляет возможности ИИ непосредственно в ваш терминал, позволяя вам взаимодействовать с различными моделями ИИ, такими как GPT от OpenAI и Claude от Anthropic, с помощью простых команд.