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内容提要
美团LongCat团队推出了新推理模型LongCat-Flash-Thinking，具备全球领先的推理能力，特别在逻辑、数学和编程方面表现优异。该模型结合深度思考与工具调用，增强了智能体的推理和形式化证明能力，并已在HuggingFace和Github上开源。
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关键要点
- 美团LongCat团队发布了新推理模型LongCat-Flash-Thinking，具备全球领先的推理能力。
- 该模型在逻辑、数学、代码等领域的推理任务中达到了最先进水平（SOTA）。
- LongCat-Flash-Thinking增强了智能体自主调用工具的能力，并扩展了形式化定理证明能力。
- 模型采用领域并行强化学习训练方法，解决了混合训练的稳定性问题。
- 异步弹性共卡系统（DORA）实现了训练速度的三倍提升，确保策略一致性。
- 提出了双路径推理框架，提升了智能体推理能力和工具调用效率。
- 形式化推理框架通过专家迭代框架提升了模型的形式化推理能力。
- LongCat-Flash-Thinking在多项权威评测中刷新纪录，展现出卓越的通用推理能力。
- 在数学推理方面，模型在HMMT和AIME基准测试中取得突破性成绩。
- 在编程领域，LongCat-Flash-Thinking在LiveCodeBench和OJBench测试中表现优异。
- 模型在智能体工具调用方面表现突出，刷新开源SOTA成绩。
- LongCat-Flash-Thinking在形式化推理能力上也展现出绝对优势。
- 模型已在HuggingFace和Github上开源，用户可前往体验。
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