極速響應(yīng)的全能AI伙伴，高效解決工作與生活難題。LongCat（中文名：龍貓）是美團(tuán)自主研發(fā)的大語言模型，核心定位為“高效能、全場景適配的AI基礎(chǔ)引擎”，憑借創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計與全模態(tài)能力突破，已廣泛應(yīng)用于商家經(jīng)營、C端生活服務(wù)等多個場景，同時以開源形式向行業(yè)開放核心能力。

B端包括餐飲等行業(yè)商家、開發(fā)者、企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊；C端覆蓋外賣用戶、生活服務(wù)需求者、AI技術(shù)愛好者。模型能力依賴場景數(shù)據(jù)，垂直場景表現(xiàn)優(yōu)于通用場景；開源版本需遵循MIT協(xié)議規(guī)范使用；部分應(yīng)用功能（如視頻通話）仍在迭代中，以官方最新更新為準(zhǔn)。

LongCat在自我介紹中表明它由美團(tuán)研發(fā)的一款人工智能語言模型。

LongCat-Flash-Omni最為突出的優(yōu)勢在于其具備真正的全模態(tài)能力，不僅可以聯(lián)網(wǎng)搜索、同步處理文本、圖像、音頻和視頻、等多種形式的信息，還能夠進(jìn)行實時的音視頻互動。

但現(xiàn)階段它僅支持文字和語音這兩種輸入形式，以及語音通話功能（視頻通話功能目前正在籌備上線中、文件上傳功能暫時僅在web端可用）。

龍貓LongCat美團(tuán)ai軟件介紹

美團(tuán)LongCat1.0正式上線！

免費(fèi)體驗全球領(lǐng)先AI模型互動，更快的響應(yīng)速度、更強(qiáng)大的功能體驗，為你精準(zhǔn)答疑解惑，輕松助力美好生活。

LongCat手機(jī)版怎么用?

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2、來到登錄頁面，輸入手機(jī)號和驗證碼即可注冊登錄了。

3、進(jìn)入主頁可以直接開始進(jìn)行對話了。

4、長按下面的按鈕即可進(jìn)行語音輸入識別文字。

5、點擊左邊的鍵盤按鈕就可以手動輸入文字發(fā)送了。

6、支持語音通話的功能。

7、打開側(cè)欄長按一條對話即可刪除。

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龍貓LongCat美團(tuán)ai軟件相關(guān)新聞

11月3日消息，美團(tuán)LongCat團(tuán)隊今日宣布，LongCat-Flash 系列大模型再升級，正式發(fā)布全新家族成員——LongCat-Flash-Omni，并開源。

目前，新App已支持聯(lián)網(wǎng)搜索、語音通話等功能，視頻通話等功能會稍后上線；Web端則增加圖片、文件上傳和語音通話等功能。

iOS用戶可直接在APP Store中搜索“LongCat”獲取。

在此之前，LongCat僅通過官網(wǎng)（https://longcat.ai/）來為C端用戶提供大模型的相關(guān)能力。

我們迅速下載該APP測試了一下，發(fā)現(xiàn)該模型最大的亮點，那就是“快”�。ㄌ煜挛涔�，唯快不破）

該模型總參數(shù)560B，激活參數(shù)僅27B，繼承了LongCat-Flash系列“快”的基因，使其在保持龐大知識容量的同時，實現(xiàn)了極高的推理效率。

我們發(fā)現(xiàn)，從輸入指令到生成token的時間間隔非常短暫，整個過程相當(dāng)絲滑，小編感覺比豆包通義及微信元寶的反應(yīng)速度都更快一些。

據(jù)悉，在當(dāng)前主流旗艦?zāi)Ｐ偷男阅軜?biāo)準(zhǔn)和參數(shù)規(guī)模下，這是首個能夠?qū)崿F(xiàn)全模態(tài)實時交互的開源模型，它能同時處理文本、圖像、音頻、視頻，而且還能實時進(jìn)行音視頻交互。

據(jù)官方介紹，LongCat-Flash-Omni以LongCat-Flash系列的高效架構(gòu)設(shè)計為基礎(chǔ)（Shortcut-Connected MoE，含零計算專家），集成了高效多模態(tài)感知模塊與語音重建模塊，在總參數(shù) 5600 億（激活參數(shù) 270 億）的龐大參數(shù)規(guī)模下，仍實現(xiàn)低延遲的實時音視頻交互能力，為開發(fā)者的多模態(tài)應(yīng)用場景提供了更高效的技術(shù)選擇。

美團(tuán)采用了 Shortcut-connected MoE 架構(gòu)，配合零計算專家（zero-computation experts）設(shè)計，就像高速公路上的ETC通道，讓信息處理更高效，避免了“堵車”。

更重要的是，美團(tuán)還提出了早期融合訓(xùn)練范式（Early-Fusion Training），能確保模型在獲得多模態(tài)能力的同時，不會在單一模態(tài)上“偏科”。

并不是先語言訓(xùn)練，然后再后加上視覺或音頻能力。這就像培養(yǎng)全能運(yùn)動員，不能因為練游泳就忘了跑步，每天都要一起練，而不是先練兩年游泳，然后再去學(xué)跑步。

這樣的一體化架構(gòu)，讓這只“龍貓”實現(xiàn)了完全端到端的設(shè)計：視覺與音頻編碼器作為多模態(tài)感知器，LLM 直接處理輸入并生成文本與語音 token，再通過輕量級音頻解碼器重建為自然語音波形。

此外，打開LongCat APP，從首頁可以看到，它目前支持文字/語音兩種輸入方式，并能進(jìn)行語音通話（視頻通話功能正在跑步入場中），Web端還支持上傳圖片和文件。

在綜合性的全模態(tài)基準(zhǔn)測試（如Omni-Bench, WorldSense）上，超越Qwen3-Omni、Gemini-2.5-Flash，這款模型直接達(dá)到了開源SOTA水準(zhǔn)（開源最先進(jìn)水平），而且能和閉源的Gemini-2.5-Pro相媲美。 即使單拉出來文本、圖像、音頻、視頻等各項模態(tài)能力，它也依舊能打（單項能力均位居開源模型前列），真正實現(xiàn)了“全模態(tài)不降智”。

文本：LongCat-Flash-Omni 延續(xù)了該系列卓越的文本基礎(chǔ)能力，且在多領(lǐng)域均呈現(xiàn)領(lǐng)先性能。相較于 LongCat-Flash 系列早期版本，該模型不僅未出現(xiàn)文本能力的衰減，反而在部分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了性能提升。這一結(jié)果不僅印證了該團(tuán)隊訓(xùn)練策略的有效性，更凸顯出全模態(tài)模型訓(xùn)練中不同模態(tài)間的潛在協(xié)同價值。

圖像理解：LongCat-Flash-Omni 的性能（RealWorldQA 74.8分）與閉源全模態(tài)模型 Gemini-2.5-Pro 相當(dāng)，且優(yōu)于開源模型 Qwen3-Omni；多圖像任務(wù)優(yōu)勢尤為顯著，核心得益于高質(zhì)量交織圖文、多圖像及視頻數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練成果。

音頻能力：從自動語音識別（ASR）、文本到語音（TTS）、語音續(xù)寫維度進(jìn)行評估，Instruct Model 層面表現(xiàn)突出：ASR 在 LibriSpeech、AISHELL-1 等數(shù)據(jù)集上優(yōu)于 Gemini-2.5-Pro；語音到文本翻譯（S2TT）在 CoVost2 表現(xiàn)強(qiáng)勁；音頻理解在 TUT2017、Nonspeech7k 等任務(wù)達(dá)當(dāng)前最優(yōu)；音頻到文本對話在 OpenAudioBench、VoiceBench 表現(xiàn)優(yōu)異，實時音視頻交互評分接近閉源模型，類人性指標(biāo)優(yōu)于 GPT-4o，實現(xiàn)基礎(chǔ)能力到實用交互的高效轉(zhuǎn)化。

視頻理解：LongCat-Flash-Omni 視頻到文本任務(wù)性能達(dá)當(dāng)前最優(yōu)，短視頻理解大幅優(yōu)于現(xiàn)有參評模型，長視頻理解比肩 Gemini-2.5-Pro 與 Qwen3-VL，這得益于動態(tài)幀采樣、分層令牌聚合的視頻處理策略，及高效骨干網(wǎng)絡(luò)對長上下文的支持。

跨模態(tài)理解：性能優(yōu)于 Gemini-2.5-Flash（非思考模式），比肩 Gemini-2.5-Pro（非思考模式）；尤其在真實世界音視頻理解WorldSense 基準(zhǔn)測試上，相較其他開源全模態(tài)模型展現(xiàn)出顯著的性能優(yōu)勢，印證其高效的多模態(tài)融合能力，是當(dāng)前綜合能力領(lǐng)先的開源全模態(tài)模型。

端到端交互：由于目前行業(yè)內(nèi)尚未有成熟的實時多模態(tài)交互評估體系，LongCat團(tuán)隊構(gòu)建了一套專屬的端到端評測方案，該方案由定量用戶評分（250 名用戶評分）與定性專家分析（10 名專家，200 個對話樣本）組成。

定量結(jié)果顯示：圍繞端到端交互的自然度與流暢度，LongCat-Flash-Omni 在開源模型中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢 —— 其評分比當(dāng)前最優(yōu)開源模型 Qwen3-Omni 高出 0.56 分；定性結(jié)果顯示：LongCat-Flash-Omni 在副語言理解、相關(guān)性與記憶能力三個維度與頂級模型持平，但是在實時性、類人性與準(zhǔn)確性三個維度仍存在差距，也將在未來工作中進(jìn)一步優(yōu)化。

美團(tuán)這款新發(fā)布模型也引發(fā)了外國網(wǎng)友的熱議。其中有網(wǎng)友表示：“這家中國外賣公司可是大有來路，年營收高達(dá)數(shù)百億美元，員工人數(shù)也超過 Meta，是那種可以把前沿模型開發(fā)當(dāng)成副業(yè)來搞的巨頭公司�！鄙踔咙c名扎克伯格：快來學(xué)著抄作業(yè)。

LongCat大模型怎么樣

1.高效能計算：通過算力按需分配機(jī)制，在H800硬件上實現(xiàn)每秒超100詞元的推理速度，處理100萬輸出詞元成本僅0.7美元（約5元人民幣），大幅低于行業(yè)同等規(guī)模模型，30天即可完成高效訓(xùn)練。

2.全模態(tài)能力突破：最新版本LongCat-Flash-Omni支持128K上下文窗口及超8分鐘音視頻交互，采用“分塊式音視頻特征交織機(jī)制”，圖像理解性能對標(biāo)閉源模型Gemini-2.5-Pro，短視頻理解超越同類開源模型，長視頻處理能力達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。

3.綜合性能優(yōu)異：在多項權(quán)威基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)突出——ArenaHard-V2對話推理得分為86.5，位列同類模型第二；IFEval、COLLIE等指令遵循基準(zhǔn)測試中排名第一；智能體工具使用基準(zhǔn)τ2-Bench、復(fù)雜場景基準(zhǔn)VitaBench均展現(xiàn)頂級競爭力，編程能力在TerminalBench中位列第二。

應(yīng)用場景

1.商家經(jīng)營智能助手（B端）：驅(qū)動“袋鼠參謀”應(yīng)用，整合美團(tuán)數(shù)百萬商家數(shù)據(jù)、億級消費(fèi)行為及十年本地經(jīng)營經(jīng)驗，為餐飲等行業(yè)商家提供全鏈路經(jīng)營解決方案，核心功能包括：

-賽道分析：提供競品密度、人流趨勢、菜品定價區(qū)間及前期投入成本核算（如北京寫字樓蓋澆飯快餐店最低50萬啟動資金測算）；

-開店選址：結(jié)合租金與客群平衡，推薦精準(zhǔn)區(qū)域（如上海精品咖啡店優(yōu)先選擇非核心CBD的園區(qū)商圈）；

-菜品研發(fā)與運(yùn)營：基于季節(jié)趨勢、消費(fèi)偏好推薦新品，提供消費(fèi)者洞察與運(yùn)營策略；

-操作便捷：支持自然語言對話交互，預(yù)設(shè)行業(yè)標(biāo)簽與引導(dǎo)問題，降低中小商家使用門檻。

2.C端生活服務(wù)助手：賦能“小美”AI生活秘書產(chǎn)品，定位為輕量化生活服務(wù)工具，核心功能包括智能外賣點單（自動填寫位置、推薦菜品）、生活需求解答等，解決用戶“選擇困難癥”，提升生活服務(wù)效率。

3.編程與開發(fā)者工具：集成于AI編程智能體NoCode，支持代碼生成、終端命令行任務(wù)處理，在SWE-Bench-Verified基準(zhǔn)測試中得分為60.4，具備輔助軟件開發(fā)的實用能力。

龍貓LongCat美團(tuán)ai軟件亮點

1.場景深度綁定：區(qū)別于通用大模型，緊密結(jié)合美團(tuán)本地生活生態(tài)，在餐飲經(jīng)營、外賣服務(wù)等垂直場景中，通過數(shù)據(jù)閉環(huán)實現(xiàn)“數(shù)據(jù)+場景+專家”的一體化解決方案，實用性更強(qiáng)。

2.開源開放賦能：以MIT協(xié)議開源核心模型，允許企業(yè)、開發(fā)者二次開發(fā)，推動行業(yè)技術(shù)迭代，同時官方提供官網(wǎng)體驗入口（https://longcat.ai/），降低普通用戶體驗門檻。

3.效率與成本平衡：通過創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計，在大參數(shù)量保障性能的同時，實現(xiàn)低延遲、低成本運(yùn)行，既滿足企業(yè)級復(fù)雜場景需求，也適配輕量化應(yīng)用部署。

更新日志

修復(fù)了一些問題