🚀 LongCat-Flash-Thinking от Meituan
⚡ Главное
- Размер: 560 миллиардов параметров, но работает только часть (~27B), поэтому инференс быстрее и дешевле.
- Технология ScMoE (Shortcut-Connected MoE) позволяет совмещать вычисления и обмен данными, уменьшая задержку.
- Поддерживает контекст до 128k токенов — можно обрабатывать очень длинные документы.
- Обучалась на 20+ триллионах токенов всего за месяц.
- Скорость инференса: 100+ токенов в секунду.
- Лицензия: MIT.
- Поддерживает работу с агентами (agentic tasks).
- Модель хороша в программировании и рассуждениях.
- На бенчмарке результаты на уровне топовых моделей.
LongCat-Flash доказывает, что даже модель на сотни миллиардов параметров может быть быстрой и практичной.
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
Post #429
29
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
