美团LongCat团队发布了LongCat-Flash-Thinking-2601模型，具备卓越的智能体搜索和工具调用能力，支持重思考模式，提升决策质量。该模型在编程和数学推理等评测中表现优异，已开源并可在线体验，旨在降低开发者使用门槛。
美团龙猫LongCat推出新稀疏注意力机制LoZA，解码速度提升10倍，支持处理1M长文本。通过优化模型结构，降低计算复杂度，提高效率，同时保持稳定性能。该技术在长文本任务中优于同类模型，未来将支持动态稀疏比例，以适应不同场景需求。
美团开源的LongCat-Video-Avatar模型在虚拟人视频生成方面取得显著进展，支持多任务生成，提升了动作拟真度和长视频稳定性，解决了身份一致性问题，广泛应用于影视和教育等领域。
美团开源的LongCat-Video-Avatar模型在虚拟人视频生成方面取得显著进展，支持多任务生成，提升了动作拟真度和长视频稳定性，解决了身份一致性问题，广泛应用于影视娱乐等领域。
美团推出的LongCat AI生图功能基于LongCat-Image模型，能够快速生成高质量图像并支持自然语言编辑，尤其擅长处理生僻字，已在LongCat APP和网站上线，旨在为用户提供高效的创作工具。
美团 LongCat 团队发布了开源的 LongCat-Image 模型，旨在解决 AI 图像生成技术的开源与闭源问题。该模型拥有6B参数，兼具文生图和图像编辑能力，提升了指令遵循、图像质量和中文文字生成能力。在多个基准测试中表现优异，支持海报设计等应用，推动技术普惠与商业创作。
美团 LongCat 团队发布了开源的 LongCat-Image 模型，解决了 AI 图像生成技术的开源与闭源问题。该模型在图像编辑和中文文字生成方面表现优异，具有高性能和低门槛，支持多种商业应用，推动技术普惠。
复旦大学与美团LongCat联合推出 R-HORIZON——首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的评测框架与训练方法。核心创新：R-HORIZON 提出了问题组合（Query Composition）方法，通过构建问题间的依赖关系，将孤立任务转化为复杂的多步骤推理链。
美团 LongCat 团队发布数学推理评测基准—— AMO-Bench 。该评测集共包含 50 道竞赛专家原创试题，所有题目均对标甚至超越 IMO 竞赛难度。AMO-Bench 既揭示出当前大语言模型在处理复杂推理任务上的局限性，同时也为模型推理能力的进一步提升树立了新的标杆。
美团开源最新视频生成模型 LongCat-Video，该模型旨在通过统一的架构处理多种视频生成任务，包括文生视频、图生视频以及视频续写。
在本地生活服务领域，大模型技术面临适配难、服务可靠性与个性化矛盾及高数据成本等问题。美团的WOWService系统通过数据与知识双驱动、自我优化训练和多Agent协同等技术，提升了服务质量和用户体验，显著降低了训练成本，推动了智能服务的升级。
多模态人工智能正向全模态大模型发展，但评测体系滞后。美团LongCat团队提出UNO-Bench，提供高质量评测基准，有效评估模型的单模态与全模态能力，揭示“组合定律”，推动AI行业发展。
针对 Speech LLM 落地中的音频处理难题，美团 LongCat 团队正式开源专用语音编解码方案 LongCat-Audio-Codec。它提供了一套一站式的 Token 生成器（Tokenizer）与 Token 还原器（DeTokenizer）工具链，其核心功能是将原始音频信号映射为语义与声学并行的 Token 序列，实现高效离散化，再通过解码模块重构高质量音频，为 Speech...
美团推出了LongCat-Flash-Omni模型，参数达到5600亿，支持低延迟音视频交互，表现优异。该模型在多模态任务中实现了开源最先进水平，具备强大的文本、图像、音频和视频理解能力，有效解决了推理延迟问题。
美团发布了LongCat-Flash-Omni模型，参数达到5600亿，支持低延迟音视频交互，表现优异，解决了推理延迟问题，适用于多种应用场景。
美团 LongCat 团队研发的 VitaBench（Versatile Interactive Tasks Benchmark）正式发布，这是当前高度贴近真实生活场景所面临复杂问题的大模型智能体评测基准。VitaBench 以外卖点餐、餐厅就餐、旅游出行三大高频真实生活场景为典型载体，构建了包含 66 个工具的交互式评测环境，并进行了跨场景的综合任务设计，例如要求 agent...
美团 LongCat 团队正式发布 LongCat-Video 视频生成模型 —— 不仅以统一模型在文生、图生视频基础任务上达到开源最先进水平，更依托原生视频续写任务预训练，实现分钟级长视频连贯生成，从根源上保障跨帧时序一致性与物理运动合理性，尤其在长视频生成领域具备显著优势。
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。
美团推出LongCat Flash Chat模型，用户可通过Vercel AI Gateway访问，无需额外账户。该模型根据上下文动态激活参数，支持统一API调用和性能优化。使用AI SDK v5时需安装相关包并设置模型。
SGLang 团队是业界专注于大模型推理系统优化的技术团队，提供并维护大模型推理的开源框架SGLang。近期，美团M17团队与SGLang团队一起合作，共同实现了LongCat-Flash模型在SGLang上的优化。
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