LongCat

完全免费
AI 聊天工具 收录于 2026年6月28日·信息更新于 2026年9月20日 · 4 分钟看完

LongCat 是美团推出的自研大模型 AI 对话平台,具有强大的自然语言处理能力。最新版本 LongCat-Flash-Chat 正式开源,采用创新的混合专家模型(Mixture-of-Experts, MoE)架构,总参数量达 5600 亿,每个 token 仅激活 186 亿至 313 亿参数,平均激活约 270 亿参数,实现了算力的高效利用。LongCat-Flash-Chat 模型在多个基准测试中表现出色。

实测点评

LongCat 背靠美团,以 5600 亿总参数、平均仅激活 270 亿参数的 MoE 架构实现高效算力利用,并将 LongCat-Flash-Chat 开源,是一大亮点。不过企业版完整能力需联系销售,实际商用门槛尚不明确;基础功能虽免费,但高并发场景大概率要付费。整体上更适合有技术基础、想低成本研究或调用大模型的开发者和研究团队。

适合谁用

  • 需要构建企业级 AI 应用的企业用户
  • 研究 MoE 大模型架构与参数效率的研究人员
  • 基于开源模型 LongCat-Flash-Chat 做二次开发的开发者
  • 希望降低推理成本的 AI 应用团队
  • 需在基准测试中验证模型表现的学术研究者

不适合谁

  • 不愿为完整 API 与高并发能力付费的轻度用户
  • 需要完全离线部署且不接受云平台的企业
  • 缺乏模型调用或开源项目上手经验的新手用户

LongCat 背靠美团,以 5600 亿总参数、平均仅激活 270 亿参数的 MoE 架构实现高效算力利用,并将 LongCat-Flash-Chat 开源,是一大亮点。不过企业版完整能力需联系销售,实际商用门槛尚不明确;基础功能虽免费,但高并发场景大概率要付费。整体上更适合有技术基础、想低成本研究或调用大模型的开发者和研究团队。

适合谁用(含使用场景)

  • 需要构建企业级 AI 应用的企业用户
  • 研究 MoE 大模型架构与参数效率的研究人员
  • 基于开源模型 LongCat-Flash-Chat 做二次开发的开发者
  • 希望降低推理成本的 AI 应用团队
  • 需在基准测试中验证模型表现的学术研究者

不适合谁

  • 不愿为完整 API 与高并发能力付费的轻度用户
  • 需要完全离线部署且不接受云平台的企业
  • 缺乏模型调用或开源项目上手经验的新手用户

核心功能

1. 自研大模型

美团推出的自研大模型 AI 对话平台,具有强大的自然语言处理能力。

2. 5600 亿参数 MoE 架构

采用创新的混合专家模型(MoE)架构,总参数量达 5600 亿。

3. 高效算力利用

每个 token 仅激活 186 亿至 313 亿参数,平均激活约 270 亿参数。

4. 正式开源

LongCat-Flash-Chat 正式开源,适合研究人员与开发者。

5. 多基准表现出色

LongCat-Flash-Chat 模型在多个基准测试中表现出色。

6. 自然语言处理

具有强大的自然语言处理能力,适合多场景对话。

7. 企业级应用

作为美团自研大模型,可服务企业级应用与研究场景。

使用场景

  • 企业用户:用自研大模型能力构建企业 AI 应用
  • 研究人员:用 5600 亿参数 MoE 架构研究大模型技术
  • 开发者:用开源的 LongCat-Flash-Chat 开发应用
  • AI 应用团队:用高效算力利用能力降低推理成本
  • 学术研究者:用多基准表现能力服务学术研究

价格方案

版本 价格 适用说明
免费体验 $0 体验 LongCat-Flash-Chat 基础对话功能
企业版 联系销售 解锁完整 API 与高并发能力

上手指南

1. 访问 [longcat.chat](https://longcat.chat/) 注册账号
2. 选择对话模式或 API 调用
3. 利用 5600 亿参数 MoE 架构进行自然语言处理
4. 通过高效算力利用降低推理成本
5. 访问开源仓库获取 LongCat-Flash-Chat 模型
6. 在多基准测试中验证模型表现

常见问题

LongCat 是免费的吗?

提供免费体验,可试用基础对话功能。企业版 API 与高并发能力请联系销售。

是开源的吗?

是。LongCat-Flash-Chat 正式开源,适合研究人员与开发者使用。

多少参数?

总参数量达 5600 亿,每个 token 仅激活 186 亿至 313 亿参数,平均激活约 270 亿参数。

是 MoE 架构吗?

是。采用创新的混合专家模型(Mixture-of-Experts, MoE)架构,实现算力的高效利用。

适合企业吗?

适合。作为美团自研大模型,可服务企业级应用与研究场景,适合企业用户。

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这一款适合谁

适合

  • 需要构建企业级 AI 应用的企业用户
  • 研究 MoE 大模型架构与参数效率的研究人员
  • 基于开源模型 LongCat-Flash-Chat 做二次开发的开发者
  • 希望降低推理成本的 AI 应用团队
  • 需在基准测试中验证模型表现的学术研究者

不适合

  • 不愿为完整 API 与高并发能力付费的轻度用户
  • 需要完全离线部署且不接受云平台的企业
  • 缺乏模型调用或开源项目上手经验的新手用户

编辑点评

从资料看,LongCat 背靠美团,以 5600 亿总参数、平均仅激活 270 亿参数的 MoE 架构实现高效算力利用,并将 LongCat-Flash-Chat 开源,是一大亮点。不过企业版完整能力需联系销售,实际商用门槛尚不明确;基础功能虽免费,但高并发场景大概率要付费。整体上更适合有技术基础、想低成本研究或调用大模型的开发者和研究团队。