LongCat-Flash-Thinking-2601

Fiche modèle · Meituan · longcat-flash-thinking-2601

LongCat-Flash-Thinking-2601 is an upgraded version of LongCat-Flash-Thinking with 560B total parameters (MoE, ~27B activated). It achieves open-source SOTA performance on core evaluation benchmarks including Agentic Search, Agentic Tool Use, and Tool-Integrated Reasoning (TIR). Features Heavy Thinking mode that contributes +4-6 points on demanding agentic reasoning benchmarks. Mid-training with structured agentic trajectories improves pass@k by up to +12 points, and context management yields +17.5 improvement.

Fiches modèles

Identité

OrganisationMeituan
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-01-14
Licencemit
Licence commercialeoui
Licence open sourceoui
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)non — 560 Md > 107 Md
Modalitéstext
Fenêtre de contexte983 040
KV cache / token (Q8)344.1 ko/token
Paramètres totaux560 B
Paramètres actifs (session)27 B
Source des paramètres actifsweb : https://arxiv.org/pdf/2601.16725
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session—
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)—
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-05-07T16:53:30.709480Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:50.703034Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/longcat-flash-thinking-2601
Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non — hors 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 « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
chat0.80
math0.70
physics0.80
reasoning0.80
search0.60
frontend_development0.70
general0.80
agents0.60
biology0.80
chemistry0.80
code0.80
communication0.90
tool_calling0.90
vision0.30

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aime-2025math1.001.001.00nonoui2026-11-04T06:04:50.706338Z
browsecompreasoning0.571.000.57nonoui2026-11-04T06:04:50.715342Z
browsecomp-zhreasoning0.691.000.69nonoui2026-11-04T06:04:50.722709Z
gpqareasoning0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:04:50.753070Z
humanity's-last-examreasoning0.251.000.25nonoui2026-11-04T06:04:50.746691Z
imo-answerbenchmath0.791.000.79nonoui2026-11-04T06:04:50.712127Z
livecodebenchreasoning0.831.000.83nonoui2026-11-04T06:04:50.759429Z
swe-bench-verifiedreasoning0.701.000.70nonoui2026-11-04T06:04:50.762617Z
tau2-airlinechat0.771.000.77nonoui2026-11-04T06:04:50.733021Z
tau2-retailcommunication0.891.000.89nonoui2026-11-04T06:04:50.729355Z
tau2-telecomcommunication0.991.000.99nonoui2026-11-04T06:04:50.743249Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
chat120.8027.211trueskill2026-11-04T08:08:43.789169Zrankings
agents136—9.811trueskill2026-10-19model_history
code121—18.722trueskill2026-10-19model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

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