美团开源 LongCat-Flash-Thinking-2601-低调大师

美团开源 LongCat-Flash-Thinking-2601

2026-01-16 139

美团 LongCat 团队对外发布并开源 LongCat-Flash-Thinking-2601，同步开放模型权重、推理代码与在线体验能力。

根据介绍，作为已发布的 LongCat-Flash-Thinking 模型的升级版，LongCat-Flash-Thinking-2601在Agentic Search（智能体搜索）、Agentic Tool Use（智能体工具调用）、TIR（工具交互推理）等核心评测基准上，均达到开源模型 SOTA 水平。

该模型尤其在工具调用上表现出卓越的泛化能力，在依赖工具调用的随机复杂任务中性能超越了 Claude，可大幅度降低真实场景下新工具的适配训练成本；同时它是首个完整开源并支持在线免费体验「重思考模式」的模型，同时启动 8 个大脑飞速运转，确保思考周全、决策可靠。

模型会把思考过程拆成并行思考和总结归纳两步来做：

并行思考阶段，模型会同时独立梳理出好几条推理路径，就跟人面对难题时会琢磨不同解法一个道理，还会特意保证思路的多样性，生怕漏掉最优解；
总结归纳阶段，对多条路径进行梳理、优化与合成，并将优化结果重新输入，形成闭环迭代推理，推动思考持续深化。

除此之外，项目团队还专门设计了额外的强化学习环节，针对性打磨模型的总结归纳能力，让 LongCat-Flash-Thinking-2601 真正实现“想清楚再行动”。

评测结果显示，LongCat-Flash-Thinking-2601 模型在编程、数学推理、智能体工具调用、智能体搜索维度表现全面领先：

编程能力：LongCat-Flash-Thinking-2601 在 LCB 评测中取得 82.8 分，OIBench EN 评测获 47.7 分，成绩处于同类模型第一梯队，展现出扎实的代码基础能力。
数学推理能力：在开启重思考模式后表现突出，LongCat-Flash-Thinking-2601 在 AIME-25 评测中获 100.0 分（满分），IMO-AnswerBench 中以 86.8 分达到当前 SOTA。
智能体工具调用能力：在 τ²-Bench 评测中拿到 88.2 分，VitaBench 评测中获得 29.3 分，均获得开源 SOTA 水平，在多领域工具调用场景下表现优异，适配实际应用需求。
智能体搜索能力：在 BrowseComp 任务中取得 73.1 分（全模型最优），RW Search 评测获 79.5 分，LongCat-Flash-Thinking-2601 具备强劲的信息检索与场景适配能力，达到开源领先水平。

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原文链接：https://www.oschina.net/news/397102

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