LongCat-Flash-Thinking

Fiche modèle · Meituan · longcat-flash-thinking

LongCat-Flash-Thinking is Meituan's reasoning model built on the LongCat-Flash foundation with 560B total parameters (MoE, ~27B activated). It introduces a training pipeline specifically tuned for advanced reasoning, featuring Re-thinking Mode that delivers parallel reasoning paths for sophisticated decision-making. Achieves strong performance on mathematical reasoning, agentic tool use, and formal theorem proving benchmarks.

Identité

OrganisationMeituan
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-09-22
Licencemit
Licence commercialeoui
Licence open sourceoui
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)non — 560 Md > 107 Md
Modalitéstext
Fenêtre de contexte131 072
KV cache / token (Q8)344.1 ko/token
Paramètres totaux560 B
Paramètres actifs (session)27 B
Source des paramètres actifsweb : https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
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 le2026-05-07T16:53:30.666034Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:50.593176Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/longcat-flash-thinking

Prix par fournisseur

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
chat0.70
language0.90
legal0.80
math0.90
physics0.80
reasoning0.80
spatial_reasoning0.50
structured_output0.70
finance0.80
frontend_development0.60
general0.80
healthcare0.80
agents0.70
biology0.80
chemistry0.80
code0.70
communication0.70
tool_calling0.70
vision0.50

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aime-2024math0.931.000.93nonoui2026-11-04T06:04:50.699550Z
aime-2025math0.911.000.91nonoui2026-11-04T06:04:50.629742Z
arc-agireasoning0.501.000.50nonoui2026-11-04T06:04:50.653105Z
bfcl-v3general0.741.000.74nonoui2026-11-04T06:04:50.679251Z
gpqareasoning0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:04:50.633175Z
livecodebenchreasoning0.791.000.79nonoui2026-11-04T06:04:50.661580Z
math-500math0.991.000.99nonoui2026-11-04T06:04:50.623330Z
mmlu-prolanguage0.831.000.83nonoui2026-11-04T06:04:50.603477Z
mmlu-reduxlanguage0.891.000.89nonoui2026-11-04T06:04:50.613177Z
swe-bench-verifiedreasoning0.591.000.59nonoui2026-11-04T06:04:50.673113Z
tau2-airlinechat0.681.000.68nonoui2026-11-04T06:04:50.689278Z
tau2-retailcommunication0.711.000.71nonoui2026-11-04T06:04:50.682923Z
tau2-telecomcommunication0.831.000.83nonoui2026-11-04T06:04:50.692955Z
zebralogicreasoning0.951.000.95nonoui2026-11-04T06:04:50.637187Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
chat190.7024.571trueskill2026-11-04T08:08:43.789169Zrankings
agents111—12.951trueskill2026-10-19model_history
code149—13.922trueskill2026-10-19model_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