AI 比較
LongCat-Flash-Chatは、総パラメータ数560BのMixture-of-Experts(MoE)モデルであり、入力ごとに18.6B〜31.3B（平均約27B）のパラメータが動的にアクティブ化されます。本モデルは、ショートカット接続を用いたMoE設計を導入することで...
提供元
Meituanリリース日
2025-09-09
学習完了日
2025-03-31
ライセンス
商用モデル
入出力形式
コンテキスト長
131K / 131K
API入出力 (1M)
$0.2 / $0.8
利用方法
—
出力速度
115 tok/sArena 総合
1444Intelligence Index
23.9Coding Index
16.5Math Index
—LiveBench
—ForecastBench
—GPQA Diamond
63.6%HLE
6.0%MMLU-Pro
—AIME 2025
—MATH-500
—LB 推論
—LB 数学
—LB データ分析
—LiveCodeBench
—LB コーディング
—LB エージェンティック
—TAU2
79.5%TerminalBench
10.6%SciCode
28.4%IFBench
43.1%AA-LCR
0.3幻覚率 (HHEM)
—事実一貫性 (HHEM)
—LB 言語
—LB 指示
—1 / 3
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LongCat-Flash-Chatは、総パラメータ数560BのMixture-of-Experts(MoE)モデルであり、入力ごとに18.6B〜31.3B（平均約27B）のパラメータが動的にアクティブ化されます。本モデルは、ショートカット接続を用いたMoE設計を導入することで...
提供元
Meituanリリース日
2025-09-09
学習完了日
2025-03-31
ライセンス
商用モデル
入出力形式
コンテキスト長
131K / 131K
API入出力 (1M)
$0.2 / $0.8
利用方法
—
出力速度
115 tok/sArena 総合
1444Intelligence Index
23.9Coding Index
16.5Math Index
—LiveBench
—ForecastBench
—GPQA Diamond
63.6%HLE
6.0%MMLU-Pro
—AIME 2025
—MATH-500
—LB 推論
—LB 数学
—LB データ分析
—LiveCodeBench
—LB コーディング
—LB エージェンティック
—TAU2
79.5%TerminalBench
10.6%SciCode
28.4%IFBench
43.1%AA-LCR
0.3幻覚率 (HHEM)
—事実一貫性 (HHEM)
—LB 言語
—LB 指示
—