LongCat-Flash-Thinking-2601 正式开源：更强、更实用、免费用

今天，美团 LongCat 团队正式开源了最新一代 AI 模型 —— LongCat-Flash-Thinking-2601。这不是又一个“参数更大”的模型，而是一个真正能帮你干活的工具。它在工具调用、复杂任务处理和真实场景适应能力上，已经做到当前开源模型中的顶尖水平。

不是只会聊天，是真能“动手”

过去很多AI模型，说起来头头是道，一让你查个机票、调个API、跑个代码，就卡壳。LongCat-Flash-Thinking-2601 的核心突破，就是让它能像人一样“动起来”——准确调用搜索、数据库、编程环境、API接口，完成一整套连贯操作。

举个例子：你问它“帮我找最近三家评价4.5分以上的日料店，订今晚7点的位子，再顺手买张地铁票”，它不是给你列个清单，而是真的去查、去订、去生成支付链接。这套能力，让开发者不再需要为每个新工具单独训练模型，省下大量重复开发时间。

“重思考模式”免费开放，像人一样慢下来想清楚

你可以在 https://longcat.ai 直接体验它的“重思考模式”——这是业内首个开源的、可在线试用的深度思考机制。

在这个模式下，模型不会急着给你答案。它会先并行展开多个思路，像人在脑中模拟不同方案；然后停下来，把所有信息整合、验证、排除错误选项，再给出最终结果。这个过程虽然慢几秒，但准确率和可靠性大幅提升。特别适合做财务分析、技术方案比选、多步骤决策这类高风险任务。

实打实的成绩：编程满分，数学拿高分

我们不靠宣传语，靠数据说话：

• 编程能力（LCB评测）：82.8分 —— 在开源模型中排第一，能独立写完整项目，包括调试和注释
• 数学推理（AIME-25）：100分满分 —— 能解奥数题、建模题，连复杂证明都能一步步推导
• 工具调用成功率：在1000+真实场景测试中，平均成功率达91.7%，远超同类模型

这些不是“模拟题”，而是真实环境下的硬核测试。比如在编程评测中，它不仅要写出对的代码，还要能处理输入异常、文件路径错误、依赖包缺失等现实问题。

怎么练出来的？不是堆数据，是逼它“闯关”

团队没用“海量数据”堆出来，而是设计了一套“模拟战场”：

• 训练环境从10个扩展到150+个，涵盖电商、金融、地图、API网关等真实系统
• 故意在训练中加入“API宕机”“返回乱码”“网络超时”等故障，逼模型学会兜底
• 用自动化系统生成数万条“没人写过”的复杂任务，比如“对比三家银行的留学贷款，选最优方案并生成PDF报告”

结果就是：你给它一个从来没见过的任务，它也不慌，能拆解、能找工具、能试错、能修正。

开发者福利：全开源，零门槛

我们不藏私。你不需要申请权限，也不用等审核：

• 模型权重：已开放在 Hugging Face、ModelScope 和 GitHub
• 推理代码：包含完整部署脚本，支持本地运行和API服务
• 在线体验：直接访问 https://longcat.ai，不用注册，免费用

无论是想做智能客服、自动化报表、科研助手，还是想搭建自己的AI代理，都可以直接拿去用。我们还准备了详细的中文使用文档和常见问题解答，帮你快速上手。

下一步：我们邀请你一起改进

这个模型不是终点，而是起点。我们欢迎开发者提交新任务、反馈错误、贡献工具插件。如果你发现它在某个场景下表现不好，别等我们改——你来修，我们来合并。

开源地址：https://github.com/Meituan-LongCat/LongCat-Flash-Thinking-2601

别再问“AI能帮我做什么”了。现在，它已经能做了。你只需要试试。