LongCat

• 1. 概要 （全 406 文字）

  LongCat (となりのトトロ) は、2024 年 3 月 21 日に Meituan によってリリースされた自社開発の生成 AI 大型モデルです。LongCat-Flash-Chat オンライン体験プラットフォームは、2025 年 8 月に正式に開始されました。このモデルは、合計パラメーター 5,600 億の混合エキスパート (MoE) アーキテクチャを使用しています。革新的なゼロ計算エキスパート メカニズム (Zero-NVE) により、トレーニングと推論のコストを大幅に削減できます。 LongCat は、プログラミング、指示に従って、エージェントのタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮し、API オープン プラットフォームを通じて外部開発者にサービスを提供しながら、Meituan の内部 AI インフラストラクチャとして位置付けられています。 2026 年 4 月、Zhipu と Meituan は AI 技術革新を共同で推進するための戦略的協力協定を締結しました。

• 2. 製品の背景 （全 402 文字）

  LongCat は Meituan の Visual Intelligence Center (VIC) によって開発されており、そのコア技術は Meituan が自社開発した生成大規模言語モデルから派生しています。 LongCat ベースモデルは 2024 年 3 月にリリースされ、LongCat-Flash-Chat 対話プラットフォームは 2025 年 8 月にリリースされる予定です。 Meituan は AI を社内の業務効率を向上させる中核機能と考えており、LongCat は食品配達、店内配達、ホテルおよび旅行サービスなど Meituan の複数の事業ラインのインテリジェントなアップグレードをサポートします。さらに、Meituan は API オープン プラットフォームを通じて開発者にモデル サービスも提供します。 2026 年 4 月、Zhipu AI は Meituan と戦略的協力協定を締結し、補完的なモデル機能や API の相互運用性などの分野で協力しました。

• 3. コア機能 （全 362 文字）

  LongCat プラットフォームの中核となる機能は、4 つの主要な方向をカバーしています。1 つはナレッジ Q&A、テキスト生成、洗練された文章作成、データ分析、数学的計算などの日常のアシスタント シナリオをサポートするテキスト ダイアログと作成です。画像の生成と編集。テキストベースの図や写真ベースの図などの視覚的な作成をサポートします。ビデオ生成。短いビデオ コンテンツのインテリジェントな生成をサポートします。音声通話は、音声対話のマルチモーダル対話をサポートします。 LongCat-Flash-Chat は、複雑な推論タスクのための深い思考モード (LongCat-Think) も提供します。開発者向けプラットフォームの API はバッチ呼び出しとツール呼び出しをサポートしており、サードパーティ アプリケーションに埋め込むことができます。

• 4. 技術アーキテクチャ （全 336 文字）

  LongCat は、合計パラメータが約 5,600 億の MoE (Mixed Expert) アーキテクチャを採用しています。ゼロ コンピューティング エキスパート メカニズム (Zero-NVE) は、サブモデルを動的にアクティブ化することで推論コストを削減し、コンピューティング効率を向上させます。このモデルは 128K コンテキスト ウィンドウをサポートし、長いテキストや複数ターンの会話を処理できます。プログラミング機能の点では、LongCat は複数の信頼できる評価において GPT-4 などのベンチマーク モデルを上回っています。マルチモーダルの方向では、LongCat はテキストと画像を同時に処理し、グラフィックスとテキストの混合入出力をサポートし、真のマルチモーダルの理解と生成を実現します。

• 5. オープンソースと商用化 （全 269 文字）

  LongCat はオープンソース戦略を採用しており、モデルの重みは Hugging Face および GitHub プラットフォームでオープンソースとしてリリースされています。開発者は無料で入手してローカルに展開できます。この戦略により、GLM や DeepSeek などの国産オープンソースモデルとの競争状況が形成されました。この商用化パスは、API コールの課金と民営化された導入サービスを通じて実現され、カスタマイズされたモデルの微調整と導入サポートを企業顧客に提供します。オープンソース コミュニティは LongCat の技術革新を肯定的に評価しています。

• 6. ユーザーレビュー （全 367 文字）

  LongCat の応答速度の速さは、ユーザーから最も頻繁に言及されるハイライトです。複数のサードパーティによる評価では、プログラミング タスクにおける LongCat のパフォーマンスは GPT-4 に匹敵し、強力なコード生成および推論機能が示されています。 Meituan の社内従業員は、LongCat がさまざまなビジネス シナリオでオリジナルの AI 補助ツールを置き換え、作業効率を向上させたと述べています。マルチモーダル機能の統合もユーザーから賞賛される理由の 1 つです。   主な問題点は次のとおりです。LongCat は現在、主に社内企業と共同開発者向けであり、一般ユーザーが直接体験する入り口は比較的限られています。オープンソース バージョンとオンライン バージョンの機能は異なる場合があり、開発者はそれを展開して使用するには特定の技術的能力が必要です。

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  tub0594xm

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  缓存免费是真的香，省了不少钱！

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  戴秀

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  速度太慢了，等得心累。

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  Debra329

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  在Claude Code里接上LongCat-2.0跑了一周，缓存命中率能到90%以上，成本确实低。但遇到复杂bug修复还是不太行。

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  Emma_Murray168

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  国产算力跑出万亿模型这个是真没想到，1M上下文做代码分析太方便了。

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  6m938ys

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  用了两个星期LongCat-2.0，整体感觉就是适合后台批量任务。缓存免费这个策略真的很聪明，OpenClaw里反复调工具的时候费用优势太明显了。不过如果你想要一个反应快的聊天助手，那还是算了，思考时间动不动就几十秒，急性子真受不了。

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  Joyce_GomezQ

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  Owl Alpha骗了全世界结果就是美团的外卖模型，笑死。

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  Alice_FosterII

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  SWE-bench上面跑分看着确实不错，比GPT-5.5还高一点。不过第三方实测说实际体验跟跑分有落差，这个要注意。

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  DGonzales_7

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  写代码能力整体ok的，我在Codex里试了一下让它重构一个旧插件，它能自己分析架构然后生成新代码，编译一次过。但让它修一个小bug反而卡了半天，这种反差挺迷惑的。感觉策略上还需要优化。

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  RogerMitchell

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  免费token送1000万，真·大方。

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  Pamela.Morales520427

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  MIT开源是好事，但权重到现在还没完全放出来吧？说是理论上的MIT。而且所有benchmark都是vendor-reported，独立验证还没看到。

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  张睿云

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  用LongCat做自动写周报和每日新闻摘要，后台跑着就行不用等，成本几乎为零，很香。

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  Brittany_Williams168

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  测了一周LongCat-2.0，优点和缺点都很极端。优点：1M上下文足以塞下整个项目，缓存免费让长期使用成本极低，SWE-bench Pro 59.5确实能打。缺点：响应速度慢，复杂任务稳定性不够，creative writing比较平淡，而且不支持多模态看图。建议当agent后端用，别当主力聊天模型。

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  Janew498

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  重思考模式下推理确实强，AIME能拿满分，但等它思考完你得有耐心。

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  Eric_FloresSr

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  3D生成能力给我惊喜了，一句话就能生成可交互的Three.js场景，而且效果还不错。做原型演示够用了。

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  菊花_4

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  免费token用不完，缓存不计费，适合养马养虾。

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  阎丹刚

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  作为每天写代码的开发者，我觉得LongCat-2.0最大的价值在于它证明了国产算力这条路能走通。五万卡集群训出万亿模型，这个工程能力是真的硬。实际用下来写Python和TypeScript的agent任务完成度挺高的，但写前端UI的时候经常有细节问题。如果团队预算敏感又需要长上下文coding能力，值得一试。

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  JRoss3691

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  消费档位太尴尬了，一个月400的看不上这点便宜，普通用户几十块预算又用不起。定位有点迷。

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  EthanGonzalez_2022

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  开源免费的万亿模型，还要啥自行车。

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  Amanda848

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  缓存命中率98%，一天用250万token只消耗18万，这性价比确实离谱。接OpenClaw跑多工具循环任务最适合，Agent工作流里反复调工具的时候费用优势特别明显。但日常对话还是算了，响应速度感人，急性子真受不了。

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  KellyColeman_88

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  说实话比预期好很多，匿名上OpenRouter冲到全球调用量前三不是没原因的。Agent能力接近Claude Opus 4.6了，代码生成和工具调用确实在开源模型里算顶尖水平。但creative writing这块还是明显短板，写小说比较平淡，而且不支持多模态看图，应用场景受限。

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  SawyerWerner

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  美团这个 LongCat 响应速度真的快，5600亿参数不是盖的

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  STwri

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  MoE架构确实高效，零计算专家机制很创新

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  Teresa.Thomas_2021

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  编程能力可以直接对标 GPT-4 了，国产之光

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  DrEllaWhite

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  LongCat 开源了！5600亿参数全开，美团大气

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  吴芳

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  多模态能力整合得很不错，图文都能处理

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  4zwain8w

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  128K上下文太够用了，长文档随便喂

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  Bruce_Foster369

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  LongCat-Think 深度思考模式解决复杂问题很有效

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  KeithBarnesII

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  API 平台文档很清晰，接入很方便

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  Blake829

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  智谱和美团合作了，强强联合，期待更多能力

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  BlockWave

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  美团内部应用 LongCat 效果不错，外部也开放了

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