LongCat-Flash-Chat — крупномасштабная модель Mixture-of-Experts (MoE) с общим числом параметров 560 млрд, из которых для каждого входа динамически активируется от 18,6 до 31,3 млрд (в среднем ≈27 млрд). Модель использует архитектуру MoE со шорткат-соединениями, что снижает накладные расходы на обмен данными и обеспечивает высокую пропускную способность, одновременно сохраняя стабильность обучения благодаря продвинутым стратегиям масштабирования: переносу гиперпараметров, детерминированным вычислениям и многоэтапной оптимизации.
В этом релизе LongCat-Flash-Chat представлена как фундаментальная модель без собственных механизмов «мышления», оптимизированная для диалоговых и агентных задач. Она поддерживает длинные контекстные окна до 128 тыс. токенов и демонстрирует конкурентоспособные результаты в задачах рассуждения, программирования, следования инструкциям и предметных бенчмарках, особенно выделяясь в использовании инструментов и при сложных многоэтапных взаимодействиях.
