LongCat
LongCat là họ mô hình nền tảng mở của Meituan được xây dựng cho suy luận ngữ cảnh dài và mã hóa tác nhân, được cung cấp thông qua API tương thích OpenAI/Anthropic và bao gồm các biến thể trò chuyện nhanh, suy nghĩ sâu và đa phương thức.
https://longcat.chat/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Jul 9, 2026
LongCat là gì
LongCat là một họ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được phát triển bởi Meituan, được định vị xoay quanh khả năng hiểu ngữ cảnh dài, quy trình làm việc của tác nhân sử dụng công cụ và khả năng mã hóa/cấp độ kho lưu trữ mạnh mẽ. Nó bao gồm các mô hình Mixture-of-Experts (MoE) quy mô lớn hàng đầu như LongCat-2.0 (tổng cộng 1.6T tham số với ~48B được kích hoạt trên mỗi token) và các mô hình hướng đến hiệu quả như LongCat-Flash (tổng cộng 560B tham số với ~18.6B–31.3B được kích hoạt, trung bình ~27B). LongCat có thể truy cập thông qua trải nghiệm web LongCat (longcat.ai / longcat.chat) và một nền tảng API tương thích với các định dạng chính thống, cho phép các nhà phát triển tích hợp nó vào các ngăn xếp hiện có với những thay đổi tối thiểu.
Các Tính năng Chính của LongCat
LongCat là một dòng mô hình AI quy mô lớn và nền tảng API từ Meituan được thiết kế cho trò chuyện thông lượng cao, quy trình làm việc tác nhân và mã hóa ngữ cảnh dài. Nó bao gồm các biến thể như LongCat-Flash-Chat (mô hình đàm thoại nhanh, không suy nghĩ), LongCat-Flash-Thinking (mô hình suy luận tư duy sâu), LongCat-Flash-Omni (nhận thức đa phương thức đầy đủ) và LongCat-2.0 (MoE nghìn tỷ tham số được tối ưu hóa cho mã hóa tác nhân với ngữ cảnh siêu dài tự nhiên). Trong toàn bộ dòng sản phẩm, LongCat nhấn mạnh hiệu quả thông qua kích hoạt động Mixture-of-Experts, hành vi công cụ/tác nhân mạnh mẽ và triển khai linh hoạt thông qua API tương thích OpenAI cùng với hỗ trợ cho các framework phục vụ phổ biến.
Hiệu quả Mixture-of-Experts: Sử dụng định tuyến MoE để chỉ kích hoạt một tập hợp con các tham số trên mỗi token (ví dụ: LongCat-Flash kích hoạt ~18,6B–31,3B trong số 560B; LongCat-2.0 kích hoạt ~33B–56B trong số 1,6T), cải thiện chi phí/hiệu suất cho các khối lượng công việc sản xuất.
Dòng mô hình cho các chế độ tương tác khác nhau: Cung cấp nhiều biến thể: Flash-Chat cho phản hồi trực tiếp nhanh, Flash-Thinking cho suy luận sâu hơn, Flash-Omni cho tương tác đa phương thức đầu cuối và LongCat-2.0 cho mã hóa tác nhân và các tác vụ ngữ cảnh lớn.
Ngữ cảnh siêu dài (lên đến 1M token trong LongCat-2.0): Hỗ trợ ngữ cảnh dài tự nhiên nhằm vào các cơ sở mã lớn và quy trình làm việc đa tài liệu, được kích hoạt bởi các kỹ thuật chú ý thưa (ví dụ: LongCat Sparse Attention) để giảm tắc nghẽn mở rộng.
API tương thích OpenAI và Anthropic: Nền tảng API LongCat hỗ trợ hoàn thành trò chuyện kiểu OpenAI (/v1/chat/completions) và tin nhắn kiểu Anthropic (/v1/messages), giúp dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng và công cụ hiện có.
Hỗ trợ triển khai trong các ngăn xếp phục vụ phổ biến: Bao gồm các điều chỉnh và hướng dẫn để triển khai các mô hình với SGLang và vLLM, hỗ trợ tự lưu trữ thực tế và thiết lập suy luận có thể mở rộng.
Sức mạnh tác vụ tác nhân: Được định vị cho các quy trình làm việc tuân thủ hướng dẫn và được tăng cường công cụ (các phiên đa lượt dài, tác nhân mã hóa), với LongCat-2.0 được tiếp thị đặc biệt cho hiệu suất mã hóa tác nhân.
Các Trường hợp Sử dụng của LongCat
Mã hóa tác nhân cho các kho lưu trữ lớn: Sử dụng ngữ cảnh dài của LongCat-2.0 để tái cấu trúc, triển khai các tính năng và chạy gỡ lỗi đa bước trên các cơ sở mã lớn trong khi vẫn duy trì sự mạch lạc trong lịch sử dự án mở rộng.
Hỗ trợ khách hàng qua trò chuyện với khối lượng lớn: Triển khai LongCat-Flash-Chat để hỗ trợ đàm thoại có độ trễ thấp, nhạy cảm về chi phí, nơi các phản hồi nhanh và tuân thủ hướng dẫn mạnh mẽ là quan trọng.
Trợ lý doanh nghiệp được tăng cường công cụ: Xây dựng các copilots nội bộ điều phối các công cụ (tìm kiếm, tạo vé, QA tài liệu) trong các phiên đa lượt dài, hưởng lợi từ các cửa sổ ngữ cảnh lớn và hành vi tác nhân.
Suy luận sâu và quy trình làm việc giống bằng chứng: Sử dụng Flash-Thinking (và các hướng định hướng chứng minh liên quan được tham chiếu trong hệ sinh thái) cho các tác vụ yêu cầu cân nhắc kỹ lưỡng hơn, chẳng hạn như phân tích phức tạp, lập kế hoạch bước hoặc suy luận theo kiểu hình thức.
Ứng dụng đa phương thức (hiểu hình ảnh/âm thanh/video): Sử dụng LongCat-Flash-Omni và các dự án phương thức liên quan để cung cấp năng lượng cho các trợ lý có thể nhận thức và phản hồi trên các phương thức để xem xét, phân loại hoặc các quy trình hiểu nội dung.
Ưu điểm
Thiết kế MoE hiệu quả cho phép hiệu suất cạnh tranh với chi phí tính toán hoạt động trên mỗi token thấp hơn so với các mô hình dày đặc có quy mô tương tự.
Nhiều biến thể chuyên biệt (trò chuyện, suy nghĩ, omni, mã hóa) giúp dễ dàng chọn một mô hình phù hợp với nhu cầu độ trễ so với suy luận.
Khả năng tương thích API với các định dạng OpenAI/Anthropic giảm ma sát tích hợp và chi phí di chuyển.
Định vị ngữ cảnh dài mạnh mẽ (lên đến 1M token trong LongCat-2.0) hỗ trợ các quy trình làm việc tài liệu lớn và kho lưu trữ lớn.
Nhược điểm
Triển khai quy mô lớn vẫn có thể nặng về cơ sở hạ tầng mặc dù hiệu quả MoE (phức tạp trong phục vụ và định tuyến, yêu cầu bộ nhớ/song song).
Các tuyên bố tính năng và so sánh điểm chuẩn có thể khác nhau tùy theo công cụ/chế độ đánh giá (ví dụ: “không suy nghĩ” so với “suy nghĩ”), yêu cầu xác thực cẩn thận cho các khối lượng công việc cụ thể.
Sự phức tạp của hệ sinh thái (nhiều mô hình, mẫu, nút triển khai) có thể làm tăng chi phí thiết lập và vận hành cho các nhóm mới sử dụng dịch vụ MoE.
Cách Sử dụng LongCat
1) Tạo tài khoản LongCat: Truy cập trang web chính thức (https://longcat.ai hoặc https://longcat.chat) và đăng ký/đăng nhập. Điều này là bắt buộc để truy cập Nền tảng API.
2) Tạo khóa API: Trong Nền tảng API, mở trang Khóa API và nhấp vào “Tạo Khóa API”. Sao chép và lưu trữ khóa một cách an toàn (nó chỉ hiển thị một lần). Nếu bạn làm mất, bạn phải tạo một khóa mới.
3) Chọn kiểu API (tương thích OpenAI hoặc tương thích Anthropic): LongCat cung cấp một điểm cuối thống nhất (https://api.longcat.chat) và hỗ trợ hai định dạng yêu cầu: tương thích OpenAI (POST /openai/v1/chat/completions) và tương thích Anthropic (POST /anthropic/v1/messages). Chọn một trong những cái phù hợp với SDK/công cụ hiện có của bạn.
4) Gọi LongCat bằng REST API tương thích OpenAI (kiểm tra nhanh): Gửi yêu cầu POST tới https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions với tiêu đề Authorization: Bearer YOUR_API_KEY và nội dung JSON chứa model (ví dụ: "LongCat-2.0"), messages (vai trò hệ thống/người dùng/trợ lý) và max_tokens. Tùy chọn đặt nhiệt độ và luồng.
5) Gọi LongCat bằng OpenAI Python SDK (base_url tương thích OpenAI): Sử dụng OpenAI SDK với base_url="https://api.longcat.chat/openai" và api_key="YOUR_APP_KEY". Sau đó gọi client.chat.completions.create(model="LongCat-2.0", messages=[...], max_tokens=...).
6) Gọi LongCat bằng Anthropic SDK (base_url tương thích Anthropic): Sử dụng Anthropic SDK với base_url="https://api.longcat.chat/anthropic/" và đặt Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Sau đó gọi client.messages.create(model="LongCat-2.0", max_tokens=..., messages=[...]).
7) Bật hoặc tắt “suy nghĩ” (nếu được mô hình/điểm cuối hỗ trợ): Một số ví dụ LongCat API chỉ ra một công tắc suy nghĩ: {"type":"enabled"} để bật suy nghĩ và {"type":"disabled"} để tắt nó. Bao gồm nó trong các tham số yêu cầu của bạn nếu được hỗ trợ.
8) Bật truyền phát (SSE) để có đầu ra thời gian thực: Đặt "stream": true trong phần thân yêu cầu để nhận phản hồi truyền phát Server-Sent Events (SSE).
9) Xử lý giới hạn tốc độ và độ tin cậy: Nếu bạn nhận được lỗi 429 (yêu cầu quá nhanh), hãy triển khai thử lại theo cấp số nhân và/hoặc giảm tốc độ yêu cầu. Cũng đảm bảo đầu vào của bạn (tin nhắn + max_tokens) không vượt quá cửa sổ ngữ cảnh tối đa của mô hình.
10) Liệt kê các mô hình có sẵn (khám phá tùy chọn): Sử dụng GET https://api.longcat.chat/v1/models để liệt kê các mô hình và GET https://api.longcat.chat/v1/models/{model} để truy xuất chi tiết mô hình.
11) Sử dụng LongCat trong OpenCode (tích hợp tùy chọn): Cấu hình OpenCode với nhà cung cấp tương thích OpenAI trỏ đến baseURL "https://api.longcat.chat/openai" và apiKey của bạn. Thêm tên mô hình LongCat (ví dụ: "LongCat-2.0-Preview") vào phần models, sau đó khởi động opencode và chuyển đổi mô hình thông qua /models.
12) Triển khai LongCat-Flash-Chat cục bộ (tự lưu trữ tùy chọn): Cài đặt các phụ thuộc (thiết lập CUDA/NVIDIA, công cụ xây dựng), cài đặt SGLang (ví dụ: "sglang[all]>=0.5.2.rc0"), sau đó khởi chạy một máy chủ như: python3 -m sglang.launch_server --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8 --trust-remote-code --attention-backend flashinfer --enable-ep-moe --tp 8. Đối với đa nút, sử dụng BF16 với song song tensor/expert như được khuyến nghị trong hướng dẫn triển khai.
13) Nhận trợ giúp nếu xác minh đăng nhập không thành công: Nếu bạn không nhận được mã xác minh, hãy liên hệ [email protected]. Người dùng Trung Quốc đại lục cũng có thể gọi 1010-7888 theo FAQ của nền tảng.
Câu hỏi Thường gặp về LongCat
Nền tảng mở API LongCat cung cấp dịch vụ ủy quyền mô hình AI dành riêng cho các mô hình thuộc dòng LongCat.
Video LongCat
Bài viết phổ biến
Atoms: Nền tảng AI đa tác nhân biến ý tưởng thành sản phẩm sẵn sàng ra mắt
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nó là gì, Cách thức hoạt động và Cách sử dụng nó vào năm 2026
Apr 15, 2026
Đánh giá Atoms — Trình tạo sản phẩm AI định nghĩa lại việc tạo nội dung số vào năm 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Cách Triển Khai và Sử Dụng AI Agent "Làm-Thay-Bạn" Thực Sự (Cập Nhật 2026)
Apr 3, 2026
Công cụ AI Mới nhất Tương tự LongCat
Athena AI
Athena AI là một nền tảng đa năng được hỗ trợ bởi AI cung cấp hỗ trợ học tập cá nhân hóa, giải pháp kinh doanh và huấn luyện cuộc sống thông qua các tính năng như phân tích tài liệu, tạo bài kiểm tra, thẻ ghi nhớ và khả năng trò chuyện tương tác.
Aguru AI
Aguru AI là một giải pháp phần mềm tại chỗ cung cấp các công cụ giám sát, bảo mật và tối ưu hóa toàn diện cho các ứng dụng dựa trên LLM với các tính năng như theo dõi hành vi, phát hiện bất thường và tối ưu hóa hiệu suất.
GOAT AI
GOAT AI là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI cung cấp khả năng tóm tắt một cú nhấp chuột cho nhiều loại nội dung bao gồm bài báo, tài liệu nghiên cứu và video, đồng thời cũng cung cấp khả năng điều phối đại lý AI tiên tiến cho các nhiệm vụ cụ thể theo miền.
GiGOS
GiGOS là một nền tảng AI cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình ngôn ngữ tiên tiến như Gemini, GPT-4, Claude và Grok với giao diện trực quan để người dùng tương tác và so sánh các mô hình AI khác nhau.
Công cụ AI Phổ biến Giống LongCat
GPT‑5.5 | ChatGPT Official
GPT-5.5 trong ChatGPT là mô hình tập trung vào công việc mới nhất của OpenAI được thiết kế để hiểu các mục tiêu phức tạp, sử dụng các công cụ hiệu quả, kiểm tra công việc của nó và thực hiện các tác vụ nhiều bước (viết mã, nghiên cứu, tài liệu, bảng tính) cho đến khi hoàn thành với các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn.
SearchGPT
SearchGPT là một nguyên mẫu tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI của OpenAI, cung cấp câu trả lời nhanh chóng, trò chuyện với các nguồn rõ ràng sử dụng các mô hình GPT.
ContextGem
ContextGem là một framework LLM mã nguồn mở, miễn phí, giúp đơn giản hóa việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc và thông tin chi tiết từ tài liệu với mã tối thiểu thông qua các trừu tượng tích hợp mạnh mẽ và các tính năng tự động.
AI CLI
AI CLI là một công cụ giao diện dòng lệnh mã nguồn mở mang các khả năng AI trực tiếp đến terminal của bạn, cho phép bạn tương tác với các mô hình AI khác nhau như GPT của OpenAI và Claude của Anthropic thông qua các lệnh đơn giản.