LongCat-Next多模态模型 - 美团龙猫团队推出支持100万Token超长文本处理

LongCat-Next是美团龙猫团队（Meituan LongCat）推出的新一代多模态模型，核心创新为LoZA稀疏注意力机制。模型通过智能评估模块重要性，将50%低重要模块替换为流式稀疏注意力，构建全局与局部交错的ZigZag结构，实现1M超长上下文、解码速度提升10倍、算力节省30%、硬件利用率翻倍，并提供Flash-Exp与Flash-Lite双版本，长文本任务表现超越Qwen-3。

LongCat-Next核心功能：

1、超长上下文理解：支持100万Token超长文本处理，同等硬件可处理两倍长度文档。

2、LoZA稀疏注意力：智能筛选模块重要性，以ZigZag交错结构实现全局与局部注意力高效协同。

3、推理全流程加速：128K上下文解码速度提升10倍，256K预加载提速50%，显著降低长文本耗时。

4、算力成本优化：256K解码阶段算力消耗降低30%，支持企业低成本部署长文本服务。

5、双版本灵活适配：Flash-Exp：1M上下文实验版；Flash-Lite：68.5B MoE架构轻量版。

6、长文本性能领先：在MRCR长文本基准测试超越Qwen-3，复杂文档问答、代码生成更稳定可靠。

LongCat-Next核心优势：

1、1M超长上下文：突破长文本瓶颈，同等硬件实现2倍长度文档处理能力。

2、LoZA高效稀疏架构：自动识别模块重要性，50%低重要模块采用流式稀疏注意力，全局与局部信息协同更精准。

3、极致推理加速：128K解码提速10倍、256K预加载提速50%，长文本响应大幅缩短。

4、部署成本更低：解码阶段算力节省30%，企业无需升级硬件即可部署高性能长文本服务。

5、性能领先且稳定：MRCR测试超越Qwen-3，通用场景效果持平，复杂文档与代码任务更可靠。

LongCat-Next使用方式：

1、开源部署：前往GitHub仓库下载模型权重与推理代码，完成本地部署。

2、硬件适配：依托LoZA稀疏注意力机制，现有硬件即可实现2倍长文本处理能力，无需额外升级高端设备。

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标签： 美团LongCat, 音频多模态模型

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