LongCat-Flash-Lite
LongCat-Flash-Lite is a lightweight MoE model from Meituan with 68.5B total parameters and only 2.9B-4.5B activated per token. It explores N-gram embedding expansion as a new scaling direction, supporting 256K context length via YaRN. Optimized for agent tooling and programming tasks, achieving 500-700 tokens per second inference speed while maintaining strong performance on coding, math, and agentic benchmarks.
Identité
| Organisation | Meituan |
|---|---|
| Pays | — |
| Famille | — |
| Type | llm |
| Date de sortie | 2026-02-05 |
| Licence | mit |
| Licence commerciale | oui |
| Licence open source | oui |
| Poids ouverts | oui |
| Auto-hébergement (DGX Spark) | oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8) |
| Modalités | text |
| Fenêtre de contexte | 327 680 |
| KV cache / token (Q8) | 86.0 ko/token |
| Paramètres totaux | 68.5 B |
| Paramètres actifs (session) | 3 B |
| Source des paramètres actifs | web : https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Lite |
| Curation des paramètres actifs | 2026-11-04 |
| Prix par session | 0.18 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur) |
| Tokens / tâche (Data Players) | 1.2 M |
| Tokens / tâche (Terminal-Bench) | 83.3 M (est.) |
| Ratio Terminal-Bench / Data Players | 69.4× |
| Coût / tâche (Terminal-Bench) | 1.51 $ (est.) |
| Tokens d'entraînement | — |
| Coupure de connaissance | — |
| Créé le | 2026-05-07T16:53:30.622815Z |
| Mis à jour le | 2026-11-04T06:04:50.463068Z |
| Source | LLM Stats |
| URL | https://llm-stats.com/models/longcat-flash-lite |
Prix par fournisseur
Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).
Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».
| Fournisseur | Source | Souveraineté | Entrée (/M tok) | Sortie (/M tok) | Quantification | Contexte | Latence (s) | Débit (tok/s) | Statut |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Meituan | llm-stats | non | 0.10 $ | 0.40 $ | — | — | 1.50 | 500.0 | active |
Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.
SouverainetéScores par catégorie (top_scores)
| Catégorie | Score |
|---|---|
| chat | 0.60 |
| language | 0.80 |
| legal | 0.80 |
| math | 0.80 |
| physics | 0.70 |
| reasoning | 0.70 |
| finance | 0.80 |
| frontend_development | 0.50 |
| general | 0.70 |
| healthcare | 0.80 |
| agents | 0.30 |
| biology | 0.70 |
| chemistry | 0.70 |
| code | 0.40 |
| communication | 0.70 |
| tool_calling | 0.70 |
Scores par benchmark
| Benchmark | Catégorie | Score | Max | Normalisé (API) | Vérifié | Auto-déclaré | Daté du |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| aime-2024 | math | 0.72 | 1.00 | 0.72 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.513140Z |
| aime-2025 | math | 0.63 | 1.00 | 0.63 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.503817Z |
| cmmlu | language | 0.82 | 1.00 | 0.82 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.583201Z |
| gpqa | reasoning | 0.67 | 1.00 | 0.67 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.483093Z |
| math-500 | math | 0.97 | 1.00 | 0.97 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.492932Z |
| mmlu | general | 0.86 | 1.00 | 0.86 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.466961Z |
| mmlu-pro | language | 0.78 | 1.00 | 0.78 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.473300Z |
| swe-bench-multilingual | reasoning | 0.38 | 1.00 | 0.38 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.543270Z |
| swe-bench-verified | reasoning | 0.54 | 1.00 | 0.54 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.522989Z |
| tau2-airline | chat | 0.58 | 1.00 | 0.58 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.553179Z |
| tau2-retail | communication | 0.73 | 1.00 | 0.73 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.563613Z |
| tau2-telecom | communication | 0.73 | 1.00 | 0.73 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.570743Z |
| terminal-bench | reasoning | 0.34 | 1.00 | 0.34 | non | oui | 2026-11-04T06:04:50.533143Z |
Classements
| Catégorie | Rang | Score | Note conservatrice | Benchmarks évalués | Méthode | Daté du | Provenance |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| agents | 173 | — | 4.09 | 1 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
| code | 200 | — | 6.98 | 3 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
Données
Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04