美团发布 LongCat-Flash-Thinking-2601，开源工具调用实力再创新高

今天，美团 LongCat 团队正式推出并开源了最新的 AI 模型 ——LongCat-Flash-Thinking-2601。作为 LongCat-Flash-Thinking 系列的迭代升级版，该模型在智能体搜索、工具调用与推理等核心基准上，已达到当前开源模型的最高水平（SOTA）。

LongCat-Flash-Thinking-2601 的最大亮点是强劲的工具调用能力。这让模型在处理依赖工具的复杂任务时发挥稳定，且能大幅降低真实场景下新工具适配的训练成本。同时，模型的“重思考模式”首次以开源方式开放在线免费体验，大家可前往 https://longcat.ai 直接尝试。该模式模拟人类深思流程，将思考分为并行思考与总结归纳两步，保证思路更全面、决策更可靠。

在严格评估后，LongCat-Flash-Thinking-2601 在编程、数学推理、智能体工具调用与搜索等指标上表现亮眼。编程方面，在 LCB 测评中取得 82.8 分，位居同类模型前列；数学推理方面，在 AIME-25 测评中拿到满分 100 分，进一步巩固其在该领域的领先地位。

为检验模型的泛化能力，LongCat 团队提出了全新的评测方案：基于自动化任务合成流程，支持用户按关键词随机生成复杂任务，并评估模型在这些场景中的表现。实验显示，LongCat-Flash-Thinking-2601 在多项随机生成任务上持续领先，进一步证明其强大的泛化能力。

训练阶段，LongCat 团队采用“环境扩展 + 多环境强化学习”的策略，为模型构建多样且高强度的训练环境，显著提升其在复杂情境下的适应性。同时，团队在训练数据中加入噪声，以增强模型的稳健性，使其在遇到 API 调用失败或数据缺失等复杂情况时，仍能高效完成任务。

为降低开发者上手门槛，美团 LongCat 团队同步开放了模型权重、推理代码与在线体验，欢迎社区积极参与这一开源项目。开发者可在 GitHub、Hugging Face 与 ModelScope 等平台获取资源，并可前往 https://longcat.ai 进行在线体验。