LongCat-2.0.

LongCat-2.0

LongCat-2.0, 1.6 trilyon toplam parametreye ve token başına ~48 milyar aktif parametreye sahip dev ölçekli bir MoE (Mixture of Experts) dil modelidir. AI ASIC süperpodları üzerinde eğitilen bu açık kaynaklı model, 1 milyon token bağlam uzunluğu desteği ve uzun vadeli görevlerde güçlü performansıyla kodlama, aracı iş akışları ve karmaşık gerçek dünya görevlerinde öne çıkar.

Ürün Öne Çıkanları

• LongCat Sparse Attention: Ultra uzun bağlamlarda verimli işlem yapmak için tasarlanmış seyrek dikkat mekanizması; akış farkındalıklı indeksleme, çapraz katman indeksleme ve hiyerarşik indeksleme ile uzun bağlam eğitim ve çıkarım hızını artırır
• N-gram Embedding: 5-gram yapılandırmasıyla yaklaşık 100 kat genişletilmiş gömme alanı; yerel bağlamı daha zengin yakalayan ve token düzeyinde temsilleri güçlendiren 135 milyar parametreli modül
• AI ASIC Altyapısı: On binlerce AI ASIC süperpodu üzerinde kurulu, deterministik operatörler ve hata kurtarma mekanizmalarıyla üretim düzeyinde güvenilirlik sunan ölçeklenebilir eğitim ve dağıtım altyapısı
• MOPD Çok Uzmanlı Eğitim: Ajan Uzmanları, Akıl Yürütme Uzmanları ve Etkileşim Uzmanları olmak üzere üç kategoride uzmanlaşmış uzman grupları; otonom görev yürütme, derin mantıksal akıl yürütme ve yüksek kaliteli kullanıcı etkileşimi birleştirir
• 1 Milyon Token Bağlam Desteği: Yüz milyarlarca token üzerinde 1 milyon bağlam uzunluğunda veri ile eğitilmiş; kod tabanı düzeyinde düzenlemeler, karmaşık belge analizi ve çok adımlı aracı iş akışları için optimize edilmiştir

Kullanım Senaryoları

• Kod Tabanı Dönüşümü ve Mühendislik: Tam kod tabanını okuyarak mimariyi haritalama, SDK geçişleri gerçekleştirme, mevcut işlevselliği koruma ve gizli hataları tespit etme; Terminal-Bench 2.1 ve SWE-bench Pro'da rekabetçi performans
• Otonom Ajan ve Araştırma Görevleri: Claude Code, OpenClaw ve Hermes ile derin entegrasyon; depo düzeyinde düzenlemeler, otomatik görev yürütme ve çok adımlı aracı iş akışları için güçlü destek
• Çok Dilli Yazılım Geliştirme: SWE-bench Multilingual'de güçlü performans; farklı programlama dillerinde kod anlama ve üretim yetenekleri
• Kurumsal Ofis Verimliliği: FORTE değerlendirmesinde günlük ofis üretkenliği görevleri; 15 farklı kurumsal meslek alanında tam döngülü gerçek dünya görev değerlendirmesi
• Uzun Belge Analizi ve İçerik Üretimi: 1 milyon token bağlam kapasitesiyle uzun teknik dokümanlar, hukuki metinler veya akademik makalelerin analizi; Writing Bench'te yüksek kaliteli içerik üretimi

Hedef Kitle

LongCat-2.0, büyük ölçekli kod tabanlarıyla çalışan yazılım mühendisleri, otonom yapay zeka ajanları geliştiren araştırmacılar ve uzun bağlamlı karmaşık görevler için yüksek kapasiteli dil modellerine ihtiyaç duyan kurumsal yapay zeka ekipleri için idealdir. Açık kaynak yapısı ve API erişimi, hem akademik araştırma hem de üretim düzeyinde kurumsal uygulamalar için esneklik sunar.