深度報告
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LongCat（龍貓）是美團於2024年3月21日釋出的自研生成式AI大模型，2025年8月正式推出 LongCat- Flash-Chat 線上體驗平臺。該模型採用混合專家（MoE）架構，總引數達5600億，創新的零計算專家機制（Zero-NVE）可大幅降低訓練和推理成本。LongCat在程式設計、指令遵循和智慧體任務中表現卓越，定位為美團內部的AI基礎設施，同時透過 API 開放平臺向外部開發者提供服務。2026年4月，智譜與美團簽署戰略合作協議，共同推進AI技術創新。
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LongCat由美團視覺智慧中心（VIC）主導研發，核心技術源自美團自研的生成式大語言模型。2024年3月釋出LongCat基座模型，2025年8月上線 LongCat- Flash-Chat 對話平臺。美團將AI視為提升內部運營效率的核心能力，LongCat支撐了美團外賣、到店、酒旅等多條業務線���智慧化升級。此外，美團還透過API開放平臺向開發者提供模型服務。2026年4月，智譜AI與美團簽署戰略合作協議，在模型能力互補、API互通等方面開展合作。
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LongCat平臺的核心能力覆蓋四大方向：文字對話與創作，支援知識問答、文字生成、寫作潤色、資料分析、數學計算等日常助理場景；影象生成與編輯，支援文生圖、圖生圖等視覺創作；影片生成，支援簡短影片內容的智慧生成；語音通話，支援語音對話的多模態互動。LongCat- Flash- Chat還提供深度思考模式（LongCat- Think），用於複雜推理任務。平臺面向開發者的 API 支援批次呼叫和工具呼叫，可嵌入第三方應用。
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LongCat採用 MoE（混合專家）架構，總引數約5600億，零計算專家機制（Zero-NVE）透過動態啟用子模型降低推理成本，提升計算效率。模型支援128K上下文視窗，能夠處理長文字和多輪對話。在程式設計能力上，LongCat已在多個權威評測中超越 GPT-4 等標杆模型。在多模態方向，LongCat同時處理文字和影象，支援圖文混合輸入輸出，實現了真正意義上的多模態理解和生成。
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LongCat採用開源策略，模型權重已在Hugging Face和GitHub平臺開源釋出，開發者可免費獲取並在本地部署。這一策略與智譜GLM、DeepSeek等國產開源模型形成了競爭態勢。商業化路徑透過API呼叫收費和私有化部署服務實現，面向企業客戶提供定製化的模型微調和部署支援。開源社群對LongCat的技術創新給予了積極評價。
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LongCat的響應速度快是使用者最常提及的亮點。在多個第三方評測中，LongCat在程式設計任務上的表現可對標 GPT-4，顯示出強大的程式碼生成和推理能力。美團內部員工表示，LongCat已在多個業務場景中替代了原有的 AI 輔助工具，提升了工作效率。多模態能力的整合也是使用者好評的原因之一。 主要痛點在於：LongCat目前主要面向企業內部和合作開發者，普通使用者直接體驗的入口相對有限；開源版本與線上版本的能力可能存在差異，需要開發者具備一定的技術能力才能部署使用。
使用者評論
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tub0594xm—快取免費是真的香，省了不少錢！ -
戴秀—速度太慢了，等得心累。 -
Debra329—在Claude Code裡接上LongCat-2.0跑了一週，快取命中率能到90%以上，成本確實低。但遇到複雜bug修復還是不太行。 -
Emma_Murray168—國產算力跑出萬億模型這個是真沒想到，1M上下文做程式碼分析太方便了。 -
6m938ys—用了兩個星期LongCat-2.0，整體感覺就是適合後臺批次任務。快取免費這個策略真的很聰明，OpenClaw裡反覆調工具的時候費用優勢太明顯了。不過如果你想要一個反應快的聊天助手，那還是算了，思考時間動不動就幾十秒，急性子真受不了。 -
Joyce_GomezQ—Owl Alpha騙了全世界結果就是美團的外賣模型，笑死。 -
Alice_FosterII—SWE-bench上面跑分看著確實不錯，比GPT-5.5還高一點。不過第三方實測說實際體驗跟跑分有落差，這個要注意。 -
DGonzales_7—寫程式碼能力整體ok的，我在Codex裡試了一下讓它重構一箇舊外掛，它能自己分析架構然後生成新程式碼，編譯一次過。但讓它修一個小bug反而卡了半天，這種反差挺迷惑的。感覺策略上還需要最佳化。 -
RogerMitchell—免費token送1000萬，真·大方。 -
Pamela.Morales520427—MIT開源是好事，但權重到現在還沒完全放出來吧？說是理論上的MIT。而且所有benchmark都是vendor-reported，獨立驗證還沒看到。 -
張睿雲—用LongCat做自動寫週報和每日新聞摘要，後臺跑著就行不用等，成本幾乎為零，很香。 -
Brittany_Williams168—測了一週LongCat-2.0，優點和缺點都很極端。優點：1M上下文足以塞下整個專案，快取免費讓長期使用成本極低，SWE-bench Pro 59.5確實能打。缺點：響應速度慢，複雜任務穩定性不夠，creative writing比較平淡，而且不支援多模態看圖。建議當agent後端用，別當主力聊天模型。 -
Janew498—重思考模式下推理確實強，AIME能拿滿分，但等它思考完你得有耐心。 -
Eric_FloresSr—3D生成能力給我驚喜了，一句話就能生成可互動的Three.js場景，而且效果還不錯。做原型演示夠用了。 -
菊花_4—免費token用不完，快取不計費，適合養馬養蝦。 -
閻丹剛—作為每天寫程式碼的開發者，我覺得LongCat-2.0最大的價值在於它證明了國產算力這條路能走通。五萬卡叢集訓出萬億模型，這個工程能力是真的硬。實際用下來寫Python和TypeScript的agent任務完成度挺高的，但寫前端UI的時候經常有細節問題。如果團隊預算敏感又需要長上下文coding能力，值得一試。 -
JRoss3691—消費檔位太尷尬了，一個月400的看不上這點便宜，普通使用者幾十塊預算又用不起。定位有點迷。 -
EthanGonzalez_2022—開源免費的萬億模型，還要啥腳踏車。 -
Amanda848—快取命中率98%，一天用250萬token只消耗18萬，這價效比確實離譜。接OpenClaw跑多工具迴圈任務最適合，Agent工作流裡反覆調工具的時候費用優勢特別明顯。但日常對話還是算了，響應速度感人，急性子真受不了。 -
KellyColeman_88—說實話比預期好很多，匿名上OpenRouter衝到全球呼叫量前三不是沒原因的。Agent能力接近Claude Opus 4.6了，程式碼生成和工具呼叫確實在開源模型裡算頂尖水平。但creative writing這塊還是明顯短板，寫小說比較平淡，而且不支援多模態看圖，應用場景受限。 -
SawyerWerner—美團這個 LongCat 響應速度真的快，5600億引數不是蓋的 -
STwri—MoE架構確實高效，零計算專家機制很創新 -
Teresa.Thomas_2021—程式設計能力可以直接對標 GPT-4 了，國產之光 -
DrEllaWhite—LongCat 開源了！5600億引數全開，美團大氣 -
吳芳—多模態能力整合得很不錯，圖文都能處理 -
4zwain8w—128K上下文太夠用了，長文件隨便喂 -
Bruce_Foster369—LongCat-Think 深度思考模式解決複雜問題很有效 -
KeithBarnesII—API 平臺文件很清晰，接入很方便 -
Blake829—智譜和美團合作了，強強聯合，期待更多能力 -
BlockWave—美團內部應用 LongCat 效果不錯，外部也開放了
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