LongCat-Flash-Thinking: El MoE Open Source más EFICIENTE en razonamiento, código e IA agente

Presentamos LongCat-Flash-Thinking, el nuevo modelo de razonamiento Mixture-of-Experts (MoE) de 560 mil millones de parámetros que establece un nuevo estándar como el modelo open-source más potente y eficiente en tareas complejas de razonamiento. Este LRM destaca en dominios como matemáticas (superando baselines en AIME y HMMT), programación (logrando 79.4% en LiveCodeBench) y, fundamentalmente, en razonamiento formal (67.6% en MiniF2F-Test) y uso de herramientas (Agentic AI). La innovación clave reside en su eficiencia, ya que reduce el consumo promedio de tokens en un impresionante 64.5% en el benchmark AIME-25 gracias a la optimización con herramientas, manteniendo la precisión. Construido sobre el sistema DORA y un esquema de entrenamiento paralelo por dominio que garantiza estabilidad y escalabilidad, LongCat-Flash-Thinking es liberado bajo la Licencia MIT para impulsar la investigación en sistemas de razonamiento y IA Agente. Descubre el poder de la eficiencia: explora el modelo en Huggingface: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking o chatea con él en https://longcat.ai.