LongCat-Flash-Chat

LongCat-Flash-Chat 是美团 LongCat 团队放在 GitHub 上的开源大语言模型仓库，采用 MIT 许可。它属于 LongCat-Flash 系列，是一个非思考型（non-thinking）基础模型，官方说明里把「智能体任务」列为它相对突出的方向。仓库里除了 README，还有技术报告 PDF、文档和配图目录。

模型规格

模型总参数 560 亿？不，是 5600 亿（560B），走 Mixture-of-Experts 路线。每个 token 不会全部参数都参与计算，而是根据上下文动态激活 18.6B 到 31.3B 参数，平均约 27B。团队用 PID 控制器调节专家偏置来稳住计算负载，又用 Shortcut-connected MoE 结构扩大计算与通信的重叠窗口，官方称推理可跑到每秒 100 个 token 以上。

训练与能力

训练侧强调稳定性：超参数迁移、半规模 checkpoint 生长初始化、router 梯度平衡、hidden z-loss 抑制激活值爆炸，以及确定性计算来复现实验、发现静默数据损坏。README 里还提到多阶段训练流程，专门为智能体能力做打磨，并附了评测结果章节。

适合谁

想拿开源权重做研究、微调或自建推理服务的开发者，可以看它的技术报告和 docs 目录。普通用户如果只是想聊天，这个仓库不提供现成网页入口，需要自己按文档部署或找托管服务。