ロングキャットAI

LongCat AIとは何ですか？

LongCat AIは、Meituanが立ち上げたオープンソースの研究モデルAI対話プラットフォームで、強力な自然言語処理機能を備えている。LongCat-Flash-Chatの最新バージョンは正式にオープンソース化され、革新的なMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用しており、総パラメータ数は5600億だが、各トークンは186億から313億のパラメータしか起動せず、平均約270億のパラメータを起動し、演算能力の効率的な利用を実現している。

ロングキャットAIの特徴

• 効率的な自然言語の理解と生成自然言語による対話を流暢に行い、ユーザーの意図を正確に理解し、的確で詳細な回答を提供する。
• 多分野の知識をカバー科学、技術、文化、歴史、芸術など幅広い分野をカバーする知識ベースを持ち、さまざまな専門的な質問に答えることができる。
• 強力なテキスト生成記事、ストーリー、コピーライティングなど、さまざまなクリエイティブ・ニーズに対応するため、複数のテキスト・タイプの生成をサポート。
• コード生成と解析複数のプログラミング言語でコードスニペットを生成し、コードを解析してプログラミングの学習と開発を支援します。
• ネットワーク検索とリアルタイム情報統合ネットワーク検索をサポートし、インターネット上の最新情報をリアルタイムで取得、統合し、最新のデータと情報を提供することができます。
• インテリジェント・ボディ・タスクの最適化自動運転やインテリジェントな意思決定シナリオに適しています。

LongCat AIの主な利点

• 効率的なコンピューティング・アーキテクチャ革新的なMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャは、総パラメータ数が5,600億でありながら、トークン1つあたり186億から313億のパラメータしかアクティブにせず、平均約270億のパラメータをアクティブにすることで、演算能力の効率的な利用を可能にしている。
• 推論スピードの速さH800ハードウェアは、シングルユーザーで100トークン/秒以上の推論速度を達成し、業界の同等規模モデルを大幅に上回り、高速応答を必要とするアプリケーションシナリオに適しています。
• 優れたインテリジェント・ボディ機能例えば、τ²-BenchとVitaBenchの両方で優れた結果を残している。
• フルパフォーマンス一般的な専門知識、プログラミング能力、指導の遵守など、多くのベンチマークにおいて高いパフォーマンスを示し、多様なアプリケーションのニーズに対応できる。
• オープンソースとコミュニティ・サポートこのモデルはHugging FaceとGithubで同時にMITライセンスの下でオープンソース化されており、ユーザーはコミュニティの活発なサポートを受けながら二次開発や研究を行うことができる。
• マルチシーンの最適化プログラミング支援、インテリジェント・ボディ・タスクなど、さまざまなアプリケーション・シナリオに最適化されているため、さまざまな分野で優れた性能を発揮します。

LongCat AIの公式ウェブサイトは？

• 公式ウェブサイトアドレス:: https://longcat.chat/

LongCat AIの対象者

• 愛用者LongCatのAIは、日常会話、情報へのアクセス、人生の問題解決に利用できる。
• コンテンツクリエーターテキスト生成機能により、記事、ストーリー、コピー、その他のコンテンツを迅速かつ効率的に作成できます。
• 開発者コード生成と解析機能を使って、プログラミングのアドバイスや解決策を得ることができ、プログラミングの学習や開発に役立ちます。
• 学生と教育者学習ツールとして、教材を提供し、学術的な質問に答え、教育と学習を支援する。
• ビジネス＆カスタマーサービスインテリジェントな顧客サービスシステムに適用し、顧客の質問に迅速かつ正確に答え、顧客サービスの効率とユーザーエクスペリエンスを向上させます。
• サラリーマン文書管理、会議議事録、タスク割り当てなど、オフィスシーンでの作業効率や情報処理を向上させます。

LongCat AIのモデルレビュー結果

• 一般的なドメイン知識に関しては、LongCat-FlashはArenaHard-V2ベンチマークで86.50を記録し2位、MMLUで89.71、CEvalで90.44を記録し、強力で包括的な性能を示した。
• Agenticツールの使用に関しては、LongCat-Flashはτ²-Benchで他モデルを凌駕し、VitaBenchでは24.30というスコアで1位となり、複雑なシーンでの強力な処理能力を示している。
• プログラミングに関しては、LongCat-FlashはTerminalBenchで39.51を記録して2位、SWE-Bench-Verifiedでは60.4を記録しており、確かなプログラミング能力を示している。
• LongCat-Flashは、IFEvalで89.65点を獲得し1位となった。また、COLLIEとMeeseeks-zhでもそれぞれ57.10点と43.03点を獲得し、中国語と英語の両方の命令セットに対応している。