美團LongCat團隊發佈新模型LongCat-Flash-Lite，採用“嵌入擴展”新範式，突破傳統MoE架構瓶頸。研究表明，擴展嵌入層比單純增加專家數量能獲得更優的帕累託前沿，有效解決了邊際收益遞減和通信開銷高的問題。
美團LongCat團隊開源了最新AI模型LongCat-Flash-Thinking-2601，該模型在智能體搜索、工具調用及推理等多項核心評測中達到開源模型最高水平。其核心優勢在於卓越的工具調用能力，能有效處理依賴工具的複雜任務，顯著降低真實場景中對新工具的適應成本。
美團開源多模態大模型LongCat-Flash-Omni實現技術突破，在多項基準測試中超越閉源競品，達到業界領先水平。該模型支持文本、語音、圖像、視頻的實時融合處理，具備近乎零延遲的交互能力，將本地化多模態AI應用推向新高度。
美團發佈LongCat-Flash-Omni模型，採用ScMoE技術實現全模態實時交互突破，在多個領域表現優異，開啓人機交互新時代。
mlx-community
這是美團LongCat-Flash-Chat模型的MLX格式轉換版本，採用創新的DQ6_K_M量化技術，專為配備512GB內存的蘋果Mac Studio M3 Ultra設備優化，在保持接近8位量化性能的同時顯著減少內存佔用
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