文章优先更新在微信公众号——“LLM大模型”，有些文章未来得及同步，可以直接关注公众号查看

---

LongCat-Flash-Chat 重新定义了高效大模型的技术路线——不是盲目堆砌参数，而是通过精巧架构、严谨训练与目标导向优化，在计算效率与模型能力间取得最优平衡。其开源（MIT 许可证）将加速智能体技术在各行各业的落地，推动 AI 从"语言模型"迈向"行动智能"的新阶段。

LongCat-Flash-Chat 是一款强大且全能的模型，它在多个领域表现出卓越的性能优势。

---

一、 超越参数规模的高效智能

1.1 背景与挑战

当前大语言模型（LLMs）正面临三大核心挑战：

• 计算效率瓶颈：模型参数量呈指数级增长，但推理成本与延迟也随之飙升，限制实际部署；
• 能力专业化不足：通用模型在智能体（Agentic）任务（如工具调用、环境交互）上表现不稳定；
• 训练稳定性问题：超大规模模型训练极易出现损失震荡、收敛失败或静默数据损坏（SDC）。

智能体（Agent）：指能够感知环境、做出决策并执行行动以达成目标的AI系统。在LLM语境下，"Agentic能力"特指模型调用工具、规划步骤、反思修正的能力。

1.2 LongCat-Flash-Chat 的核心目标

LongCat-Flash-Chat 由美团 LongCat 团队研发，定位为 “非思考型基础模型”（non-thinking foundation model），旨在：

• 以更少激活参数实现更强性能：在非思维链（non-CoT）模式下提供高质量响应；
• 原生支持智能体行为：无缝集成工具调用、状态跟踪与多步规划；
• 实现工业级部署效率：推理吞吐 >100 tokens/秒，支持万卡集群训练；
• 开源开放：以 MIT 许可证发布全部权重与代码，促进社区创新。

1.3 模型概览

LongCat-Flash-Chat 重新定义了高效大模型的技术路线——不是盲目堆砌参数，而是通过精巧架构、严谨训练与目标导向优化，在计算效率与模型能力间取得最优平衡。其开源（MIT 许可证）将加速智能体技术在各行各业的落地，推动 AI 从"语言模型"迈向"行动智能"的新阶段。

属性	数值/描述
总参数量	560 亿（560B）
每token激活参数	18.6B–31.3B（平均 27B）
架构类型	稀疏激活混合专家（Sparse MoE）
上下文长度	128K tokens
训练设备规模	>10,000 加速器
推理速度	>100 tokens/秒（A100 80GB）

1.4 LongCat-Flash-Chat 核心技术突破

突破领域	核心创新	关键指标	技术价值
架构设计	零计算专家 + PID 控制	激活参数 27B/560B	计算效率提升 40%+
通信优化	ScMoE 架构	万卡扩展效率 81%	首个开源万卡级 MoE
训练框架	代理模型超参迁移	0 次不可恢复故障	降低 40% 训练成本
能力构建	多智能体合成框架	τ²-Bench 67.65	开源最强 Agentic 模型
评估体系	四重防污染机制	评估可信度 98%+	重建社区信任标准

---

二、 架构设计：动态计算与通信优化

LongCat-Flash-Chat 的架构创新解决了大模型效率的核心矛盾——通过零计算专家实现"按需分配"，通过 PID 控制确保"稳定输出"，通过 ScMoE 突破"通信瓶颈"。三者协同，使 560B 参数模型仅用 27B 激活参数即可超越竞品，重新定义了高效大模型的技术标准。

2.1 混合专家（MoE）基础架构

LongCat-Flash-Chat 采用 MoE架构，其核心思想是：不同输入激活不同专家子网络，共享同一组参数池。

2.1.1 MoE 前向传播

在标准 MoE 层中，输入 $X\in {\mathbb{R}}^{b\times s\times d}$（批次大小 $b$，序列长度 $s$，隐藏维度 $d$）的处理流程为：

1. 路由决策：计算每个 token 的专家分配权重
   $$G=\text{Router}(X)\in {\mathbb{R}}^{b\times s\times e}$$
   其中 $e$ 为专家总数，$G_{i,j,k}$ 表示第 $i$ 个样本的第 $j$ 个 token 分配给第 $k$ 个专家的权重。

2. Top-K 选择：通常取 $K=2$，保留每个 token 最大权重的两个专家
   TopK ( G i , j , : , K ) = { k 1 , k 2 } where  G i , j , k 1 ≥ G i , j , k 2 ≥ others \text{TopK}(G_{i,j,:}, K) = \{k_1, k_2\} \quad \text{where } G_{i,j,k_1} \geq G_{i,j,k_2} \geq \text{others} TopK(Gi,j,:​,K)={k1​,k2​}where Gi,j,k1​​≥Gi,j,k2​​≥others

3. 专家计算：仅被分配的专家执行前向计算
   Y i , j = ∑ k ∈ { k 1 , k 2 } G i , j , k ⋅ Expert k ( X i , j ) Y_{i,j} = \sum_{k \in \{k_1,k_2\}} G_{i,j,k} \cdot \text{Expert}_k(X_{i,j}) Yi,j​=k∈{k1​,k2​}∑​Gi,j,k​⋅Expertk​(Xi,j​)

传统 MoE 问题：强制每个 token 激活固定专家数量，无法区分 token 重要性，导致计算资源错配。

2.2 零计算专家机制（Zero-Computation Experts）

LongCat-Flash-Chat 的核心突破之一是引入 虚拟专家（Dummy Expert），其计算量为零，用于处理低价值 token。

2.2.1 动态路由算法

1. 路由器输出扩展为 $e+1$ 维（含虚拟专家）：
   $$G=\text{Softmax}(W_{r}X+b_r)W_r\in {\mathbb{R}}^{(e+1)\times d}$$

2. 重要性门控：基于 token 语义复杂度动态决定是否跳过计算
   $$\text{skip\_prob}=\sigma (w_s^{\top }\text{LayerNorm}(X)+b_s)$$
   其中 $\sigma$ 为 sigmoid 函数，$w_s$ 为可学习权重向量。

3. 路由修正：若 $\text{skip\_prob}>\tau$（阈值），强制将 token 路由至虚拟专家：
   $$G_{\text{adjusted}}=\{\begin{array}{ll}[0,\dots ,0,1]& \text{if skip\_prob}>\tau \\ G& \text{otherwise}\end{array}$$

2.2.2 工程实现细节

• 虚拟专家索引：固定为最后一个专家（索引 $e$）；
• 跳过条件：对标点符号、常见停用词（如 “the”, “a”）自动触发；
• 梯度处理：虚拟专家路径的梯度为零，不参与反向传播。

效果：实测中 15%–25% 的 token 被路由至虚拟专家，节省同等比例的 FLOPs，同时 MMLU 准确率仅下降 0.3%，实现极高的计算性价比。

2.3 PID 控制器维持负载均衡

为避免激活参数剧烈波动导致硬件利用率不稳定，LongCat-Flash-Chat 引入 PID 控制器 动态调整路由偏置。

2.3.1 PID 控制原理

设目标激活参数为 $T=27\text{B}$，当前批次平均激活为 $A_t$，则误差为：
$$e_t=T-A_t$$

PID 控制器输出路由偏置调整量：
$$\Delta b_t=K_p{e}_t+K_i\sum _{i=0}^t{e}_i+K_d(e_t-e_{t-1})$$
其中 $K_p,K_i,K_d$ 为可调超参数。

2.3.2 专家偏置调整

将 $\Delta b_t$ 应用于路由 logits：
$${\text{logits}}_{\text{adjusted}}=\text{logits}+[\underset{e\text{ real experts}}{\underbrace{0,\dots ,0}},\Delta b_t]$$

注意：
仅调整虚拟专家的偏置（增加 $\Delta b_t$ 会提高跳过概率），从而精细控制整体计算负载。

训练过程中激活参数标准差从 ±5B 降至 ±0.8B，GPU 利用率波动减少 62%，显著提升训练稳定性与推理服务可靠性。

2.4 Shortcut-connected MoE（ScMoE）通信优化

在万卡集群上，MoE 的 All-to-All 通信 成为性能瓶颈。ScMoE 通过三重设计重构执行流。

2.4.1 分块流水线机制

1. 输入分块：将 batch 划分为 $N$ 个连续 chunk：
   $$X=[X_1,X_2,\dots ,X_N]X_i\in {\mathbb{R}}^{b_i\times s_i\times d}$$
   其中 $\sum b_i=b$, $\sum s_i=s$。

2. 流水线调度：启动异步执行流

   for i in range(N):
       if i > 0:
           # 启动 chunk i 的通信，与 chunk i-1 的计算并行
           comm_stream.launch(all_to_all(X_i))  
       compute_stream.execute(moe_layer(X_{i-1}))
       # 等待通信完成（若需要）
       if i == N-1: comm_stream.synchronize()
   

2.4.2 Shortcut 连接设计

在 MoE 层之间添加旁路连接：
$$Y=\alpha \cdot \text{MoE}(X)+(1-\alpha )\cdot {\text{MLP}}_{\text{local}}(X)$$
其中 ${\text{MLP}}_{\text{local}}$ 为本地全连接层（无需跨设备通信），$\alpha$ 为可学习门控参数。

${\text{MLP}}_{\text{local}}$ 路径提供基础特征提取，减少对通信密集型 MoE 路径的依赖；同时为通信操作争取更多时间窗口。

2.4.3 通信-计算重叠优化

通过 CUDA Graph 捕获计算模式，预分配通信缓冲区，实现：

• 通信操作在后台流（stream）执行；
• 计算核心在前台流执行；
• 两者通过事件（event）同步，最大化硬件利用率。

优化项	传统 MoE	ScMoE	提升幅度
通信-计算重叠率	25%	73%	+192%
16K tokens 训练步耗时	4.8s	2.1s	-56%
万卡集群扩展效率	38%	81%	+113%
A100 推理吞吐 (tokens/s)	42	107	+155%

---

三、训练优化：稳定性与可扩展性框架

LongCat-Flash-Chat 的训练框架将大模型训练从"艺术"转变为"工程科学"。通过代理模型指导、模型增长初始化、稳定性套件与确定性计算，实现了超大规模训练的高鲁棒性与高效率，为工业级大模型研发树立了新标准。

3.1 超大模型训练的脆弱性

560B MoE 模型训练面临三大挑战：

• 梯度异常：路由梯度爆炸导致专家 collapse（所有 token 路由到同一专家）；
• 初始化敏感：参数初始化不当引起早期 loss spike，难以恢复；
• 规模扩展失效：千卡以上集群常因通信故障或 SDC 导致训练中断。

3.2 超参数迁移策略

3.2.1 代理模型构建

构造宽度缩放因子 $s=8$ 的代理模型：
$$d_{\text{proxy}}=\frac{d_{\text{target}}}{\sqrt{s}}=\frac{4096}{\sqrt{8}}\approx 768$$
其中 $d_{\text{target}}$ 为 LongCat-Flash 的隐藏维度。

3.2.2 层级超参搜索

对每层 $l$ 搜索最优：

• 初始化方差： σ l 2 ∈ { 0.1 , 0.5 , 1.0 , 2.0 } \sigma_l^2 \in \{0.1, 0.5, 1.0, 2.0\} σl2​∈{0.1,0.5,1.0,2.0}
• 学习率： η l ∈ { 1 e − 5 , 3 e − 5 , 6 e − 5 } \eta_l \in \{1e^{-5}, 3e^{-5}, 6e^{-5}\} ηl​∈{1e−5,3e−5,6e−5}

通过网格搜索 + 验证集评估，找到最优组合 $({\sigma }_l^2,{\eta }_l{)}_{\text{proxy}}$。

3.2.3 理论保证的参数迁移

根据缩放理论，目标模型超参计算为：
$${\sigma }_l^2={\sigma }_{\text{proxy}}^2\cdot \frac{d_{\text{target}}}{d_{\text{proxy}}},{\eta }_l={\eta }_{\text{proxy}}\cdot \sqrt{\frac{d_{\text{proxy}}}{d_{\text{target}}}}$$

优势：避免在 560B 模型上直接搜索超参（成本 > 10,000 GPU 小时），仅用代理模型 200 GPU 小时即可确定最优配置。

3.3 模型增长初始化

传统随机初始化在大模型上表现不佳。LongCat 采用 半规模检查点扩展：

1. 预训练一个 280B 参数的半规模模型 $M_{\text{half}}$；
2. 将 $M_{\text{half}}$ 的每层参数复制并微调，构建目标模型：
   $$W_{\text{target}}^{(l)}=\text{Expand}(W_{\text{half}}^{(l)},\text{expansion\_ratio}=2)$$
3. 扩展操作包含：
   • 专家数翻倍
   • 隐藏维度扩展
   • 门控矩阵重初始化

效果：相比随机初始化，收敛速度提升 2.3 倍，最终 MMLU 准确率提高 2.8 个百分点。

3.4 多维度稳定性套件

3.4.1 Router-Gradient 平衡

在反向传播中，对路由器梯度施加缩放因子 $\beta$：
$${\nabla }_{\text{router}}\leftarrow \beta \cdot {\nabla }_{\text{router}},\beta =0.3$$
防止路由器梯度主导优化过程，避免专家 collapse。

3.4.2 隐藏层 Z-Loss

为抑制异常大激活值，添加辅助损失：
$${\mathcal{L}}_{\text{z-loss}}=\lambda \sum _{l=1}^L{\log }^2(\Vert \text{LayerNorm}(H^{(l)}){\Vert }_2)$$
其中 $H^{(l)}$ 为第 $l$ 层输出，$\lambda =10^{-4}$。该损失使激活值分布更稳定，减少 NaN 出现概率。

3.4.3 优化器微调

采用分层学习率策略：

• 路由器参数：基础学习率 × 0.5
• 专家参数：基础学习率 × 1.0
• Transformer 主干：基础学习率 × 0.8

3.5 确定性计算保障

为应对万卡训练中的 SDC（静默数据损坏），LongCat 启用：

• 确定性 CUDA 算子：CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG=:4096:8
• 固定随机种子：全局设置 PyTorch、CUDA、NCCL 种子
• 梯度校验和：每 100 步计算梯度哈希值，验证一致性
• 检查点双重存储：实时保存两份 checkpoint，互为备份

效果：在 12,000 卡集群上连续训练 38 天，0 次不可恢复故障；任意 checkpoint 可完美复现训练轨迹。

训练稳定性指标	传统方法	LongCat 框架	改进效果
不可恢复 loss spike 次数	3.2 ± 1.5	0	100% 降低
单次 spike 恢复时间	12.5 小时	-	-
实验可复现性	68%	100%	+32%
10K+ 卡训练成功率	41%	97%	+136%

---

四、能力建设：面向智能体任务的专项优化

LongCat-Flash-Chat 通过数据策略、上下文扩展与多智能体合成，系统性解决了智能体能力构建的难题。其工具调用准确率与任务完成率显著超越竞品，成为当前最适合构建自主智能体的开源基础模型。这种"能力对齐"比传统价值观对齐更具实用价值。

4.1 智能体能力定义与挑战

智能体能力（Agentic Capabilities）指 LLM 作为自主代理执行任务的能力，包括：

• 工具调用（Tool Use）：调用外部 API/函数执行操作；
• 状态跟踪（State Tracking）：维护任务上下文与中间状态；
• 多步规划（Multi-step Planning）：分解复杂目标为子任务序列；
• 错误恢复（Error Recovery）：处理工具执行失败并调整策略。

挑战：标准 LLM 训练数据缺乏高质量工具交互样本，且通用预训练未优化结构化输出能力。

4.2 两阶段预训练数据融合

4.2.1 数据配比设计

阶段	通用文本	代码数据	指令数据	推理密集型数据
第一阶段	65%	20%	10%	5%
第二阶段	30%	25%	15%	30%

推理密集型数据包含：

• 数学证明（IMO/IMO Shortlist 题目）
• 逻辑谜题（ZebraLogic, 爱因斯坦谜题）
• 工具文档（API 文档、命令行手册）
• 多步任务描述（“预订机票并安排接送”）

4.2.2 课程学习策略

在第二阶段引入难度递增机制：
$$p_{\text{hard}}(t)=\min (0.8,\frac{t-t_0}{T-t_0})$$
其中 $t$ 为当前训练步，$t_0$ 为课程起始步，$T$ 为总步数。随训练进行，高难度样本比例线性增加。

4.3 上下文扩展至 128K

为支持长程工具状态跟踪，LongCat 采用 YaRN 扩展：

• 基础上下文：32K
• 目标上下文：128K
• 缩放因子 $\alpha =\frac{128K}{32K}=4$

对 RoPE 位置编码应用温度缩放：
$${\theta }_m^{\prime }={\theta }_m/{\alpha }^{m/d}$$
其中 ${\theta }_m$ 为原始频率，$m$ 为位置索引，$d$ 为隐藏维度。

效果：在 128K 上下文上，状态跟踪准确率提升 27.8%，任务完成率提高 35.2%（vs 32K 模型）。

4.4 多智能体合成框架（Multi-Agent）

为解决高质量 agentic 数据稀缺问题，设计三轴难度定义与合成流程。

4.4.1 任务难度三维定义

维度	低难度	中难度	高难度
信息处理	单文档理解	多文档整合	矛盾检测+推理
工具集复杂度	单工具调用	多工具组合	状态依赖链
用户交互深度	无需澄清	1-2 轮澄清	目标修正+错误恢复

4.4.2 合成流程

1. 任务生成：控制器生成基础任务（如"订机票"）；
2. 维度增强：
   • 信息轴：注入多源数据（价格对比、时刻表冲突）
   • 工具轴：要求组合调用（航班API + 天气API + 地图API）
   • 交互轴：预设模糊条件（"便宜的航班"→需追问预算）
3. 多智能体执行：
   • 执行器：尝试完成任务，生成工具调用轨迹
   • 验证器：检查结果正确性，注入失败场景
   • 反思器：分析错误原因，生成修正策略
4. 数据提取：收集成功/失败轨迹，形成训练样本

4.4.3 合成数据示例

{
  "task": "为周五的巴黎之旅预订航班和当地交通",
  "difficulty": {
    "information": "high",  // 需整合航班、天气、交通多源信息
    "tools": "high",       // 需调用3+工具并维护状态
    "interaction": "medium" // 需澄清出行人数和预算
  },
  "execution_trace": [
    {
      "action": "ask_clarification",
      "content": "请问有几位乘客？预算范围是多少？"
    },
    {
      "action": "tool_call",
      "tool": "flight_search",
      "args": {"origin": "Beijing", "destination": "Paris", "date": "2025-11-14"}
    },
    {
      "action": "tool_call",
      "tool": "weather_check",
      "args": {"city": "Paris", "date": "2025-11-14"}
    },
    {
      "action": "tool_call",
      "tool": "transport_options",
      "args": {"city": "Paris", "weather_condition": "rainy"}
    }
  ]
}

效果：合成数据使 τ²-Bench 电信场景得分从 52.3 提升至 73.68，超越所有开源竞品。

4.5 工具调用原生支持

4.5.1 结构化输出格式

LongCat 支持 XML 封装的工具调用：

<longcat_tool_call>
{"name": "flight_search", "arguments": {"origin": "Beijing", "destination": "Paris", "date": "2025-11-14"}}
</longcat_tool_call>

4.5.2 多工具并行机制

对于独立工具调用，支持并行执行：

<longcat_tool_call>
{"name": "get_weather", "arguments": {"city": "Paris"}}
</longcat_tool_call><longcat_tool_call>
{"name": "currency_exchange", "arguments": {"from": "CNY", "to": "EUR"}}
</longcat_tool_call>

效果：通过正则解析替代 JSON Schema 验证，工具调用识别延迟降低 47%。

Agentic 能力指标	LongCat-Flash	DeepSeek-V3.1	Qwen3-235B
τ²-Bench (电信)	73.68	38.50	22.50
τ²-Bench (零售)	71.27	64.90	70.50
TerminalBench	39.51	31.30	17.28
AceBench	76.10	69.70	71.10
工具调用准确率	89.7%	76.3%	81.5%

---

五、评估体系：严谨性能验证

LongCat-Flash-Chat 团队建立了当前最严谨的 LLM 评估体系之一，通过防污染机制、多维基准与非思考模式测试，真实反映模型能力。

其评估结果显示：在智能体任务上，LongCat-Flash-Chat 建立了显著优势；在通用能力上，与顶尖闭源模型相当。这种"评估先行"的方法论，为大模型研发树立了可信度标杆。

5.1 评估污染问题与应对

数据污染（Data Contamination）：当测试数据出现在训练集中，导致评估分数虚高。这是当前 LLM 评估的核心挑战。

LongCat-Flash-Chat 采用四重防污染机制：

1. 时间窗口隔离：训练数据截止于 2024Q3，测试集选取 2024Q4+ 新数据；
2. 人工审核：对每个测试样本，由 3 位专家独立判断是否可能污染；
3. 私有测试集：构建未公开的 LongCat-Bench，与公共基准交叉验证；
4. 透明标注：在报告中明确标注数据来源，用 * 标记引用外部分数。

5.2 核心评估基准

基准类型	代表基准	评估维度	LongCat 优势
通用知识	MMLU, CEval, CMMLU	学科知识广度	与顶级模型持平
推理能力	GPQA, DROP, ZebraLogic	复杂推理深度	逻辑谜题领先
编程能力	LiveCodeBench, SWE-Bench	代码生成/修复	工业级代码强于学术
智能体能力	τ²-Bench, AceBench, VitaBench	工具调用/规划	全面领先
安全对齐	Harmful, Criminal, Privacy	安全性/鲁棒性	滥用抵抗最强

5.3 非思考模式评估

LongCat-Flash-Chat 重点优化 非思考模式（non-thinking mode）：

• 定义：禁用显式 CoT（Chain-of-Thought）提示，直接输出最终答案；
• 意义：更贴近实际部署场景，降低延迟，减少幻觉；
• 评估协议：在 MMLU 等基准上，使用标准 zero-shot 模板（不含 “Let’s think step by step”）。

效果：在非思考模式下，LongCat-Flash 的 MMLU 得分为 89.71，与 GPT-4.1 (89.64) 相当，显著高于 Gemini 2.5 Flash (86.33)。

模型	MMLU (non-thinking)	ArenaHard-V2	τ²-Bench (avg)
LongCat-Flash-Chat	89.71	86.50	67.65
DeepSeek-V3.1	90.96	84.10	49.67
Qwen3-235B-A22B	90.23	88.20	50.20
Gemini 2.5 Flash	86.33	77.00	24.93
Claude 4 Sonnet	91.75	62.10	56.57

关键发现：在需要快速决策的场景（如客服对话、工具调用），LongCat-Flash-Chat 的非思考性能显著优于需显式推理的模型，体现了其面向实用场景的设计哲学。

---

六、部署实践：从理论到落地

6.1 推理优化技术

6.1.1 专家并行与张量并行融合

在 8×A100 服务器上，采用混合并行策略：

• 专家并行（EP）：将专家分配到不同 GPU
• 张量并行（TP）：在单个专家内部分割计算
• 并行配置：EP=4, TP=2（共 8 卡）

专家-张量并行通信量对比：
$${\text{Comm}}_{\text{EP-only}}=2b\cdot s\cdot d\cdot e_{\text{active}}$$
$${\text{Comm}}_{\text{EP+TP}}=2b\cdot s\cdot d\cdot \frac{e_{\text{active}}}{\text{EP}}+b\cdot s\cdot \frac{d}{\text{TP}}$$
其中 $e_{\text{active}}=2$ 为激活专家数。实测通信量减少 37%。

6.1.2 动态批处理（Continuous Batching）

实现请求级别动态调度：

• 监控每个请求的 token 生成速度；
• 将计算需求相似的请求合并为 batch；
• 通过优先级队列处理延迟敏感请求。

效果：P99 延迟降低 42%，吞吐量提升 2.1 倍（vs 静态批处理）。

6.2 工具调用集成框架

6.2.1 工具描述标准化

工具定义采用 JSON Schema：

tools = [
    {
        "name": "flight_search",
        "description": "搜索符合条件的航班",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "origin": {"type": "string", "description": "出发城市"},
                "destination": {"type": "string", "description": "目的地城市"},
                "date": {"type": "string", "format": "date", "description": "出行日期"}
            },
            "required": ["origin", "destination", "date"]
        }
    }
]

6.2.2 执行引擎设计

关键优化：工具执行超时控制（默认 5s），异常重试机制（最多 2 次），结构化错误反馈注入。

6.3 安全防护层

为应对滥用风险，部署三层防护：

1. 输入过滤：检测恶意指令、越狱尝试（Jailbreak）
2. 输出审查：扫描有害内容、隐私泄露
3. 行为监控：跟踪工具调用频率与模式，异常行为阻断

隐私保护特别措施：

• 自动识别并掩码身份证号、银行卡等敏感信息
• 对位置、联系人等敏感 API 调用需二次确认

安全指标	LongCat-Flash-Chat	行业平均
有害请求拒绝率	96.2%	82.7%
隐私泄露率	0.03%	1.8%
越狱成功率	2.1%	18.5%

LongCat-Flash-Chat 不仅是一个高性能模型，更是一套完整的推理服务解决方案。其动态批处理、工具调用框架与安全防护层，使企业能在一周内完成从模型部署到业务集成，体现了"为生产环境而设计"的工程哲学。