不止是快！美团 LongCat 开源新模型，给 Agent 装上深度思考的大脑

提起美团的 LongCat（龙猫）大模型，不知道多少读者和我的第一反应一样就是快。确实，之前的 Flash 版本在推理速度上那是相当能打。
但在 2026 年的今天，光快已经不够看了。面对那些复杂的 Agent 任务、全是坑的真实环境 API，还有各种逻辑陷阱，模型光有手速不行，还得脑子好使、扛得住事。
1 月 15 日，LongCat-Flash-Thinking-2601 正式发布并开源。
我不整那些虚的，直接总结这个版本——不止快！它让 LongCat 不再只是一个陪聊的机器人，而是一个经得起折腾、自带逻辑图谱、能处理真实世界问题的 Agent 基座。

GitHub 地址：github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking-2601

打个比方，如果说之前的 LongCat-Flash 是在做填空题，那现在的 LongCat-Flash-Thinking-2601 就是在做复杂的应用题。
一、从“快”进化到“全能”

翻翻龙猫家族的路线图，逻辑其实很清晰：

• Flash-Chat 版本：主打快，极速响应。
  
• Omni 版本：主打全，多模态全能。
  
• Thinking 版本：主打专，深度推理和 Agent 能力。
  

这次发布的 Thinking-2601，是一个基于混合专家（MoE）架构的 5600 亿参数高性能模型。它是专门冲着开发者构建 Agent 时最头疼的两个痛点去的。

• 在 Demo 里演示猛如虎，一上生产环境就因为“噪声”挂掉
  
• 遇到没见过的复杂任务，模型就开始一本正经地胡说八道
  

二、为什么开发者值得关注这个版本？

2.1 在噪音里长大的模型

搞过 Agent 开发的兄弟都懂，真实世界的 API 有多“脏”。网络超时、参数缺失、非标准的 JSON 返回...这些环境噪声，往往分分钟教通用模型做人。
LongCat-Flash-Thinking-2601 在这方面做了个很有极客精神的尝试：它就是在“噪音”堆里长大的。

• 课程学习（Curriculum Learning）：研发团队利用 DORA 强化学习设施，训练时故意注入了各种类型和强度的噪声。
  
• OOD（Out-of-Distribution）泛化：模型在包含 60+ 工具的里进行了大规模训练，在面对真实场景时游刃有余。
  

这对咱们写代码的有啥用？
以前为了让 Agent 稳定，你可能得写 80% 的代码来做异常处理。现在，这部分容错能力可以交给 LongCat-Flash-Thinking。它就像个经验丰富的老程序员，看到报错不会慌，而是会尝试通过逻辑推断去修补，试着把路走通。
2.2 并行思考

在处理复杂逻辑时，比如分析几万行的代码库，或制定那种牵一发而动全身的旅行计划。普通模型的思维往往是单线程的——一旦中间某一步走窄了或者钻了牛角尖，后面的推导就会像多米诺骨牌一样，全盘皆输。
为了治这个一步错、步步错的毛病，LongCat-Flash-Thinking 搞了个 Heavy Thinking Mode（深度推理模式），这不仅仅是算力的堆砌，它更像是咱们开会时的多人头脑风暴：

• 并行思考：既然一条路容易堵死，那就同时跑多条。遇到难题，模型瞬间开启几个“分身”线程，同时尝试几种完全不同的解法。
  
• 迭代摘要：分身多了容易乱，所以它还配了个脑子清醒的裁判。这个角色负责盯着所有分身，把逻辑最通的那条路挑出来，再喂给下一轮。
  

实际上手的感觉就是：刚敲完回车，屏幕上“唰”地一下弹出来 8 个 Thinker 线程。说实话，这反应速度真给我整不会了——毕竟早就习惯了深度思考的速度，LongCat-Flash-Thinking 这种秒回的并发思考，确实有点东西。

三、实际上手

3.1 抗造测试

为了验证它是不是真能“抗造”，我故意设计了一个钓鱼环境，模拟了 API 报错：

1. # 角色设定你现在是一个智能 Agent。你的任务是帮助用户预订机票。请注意：你不能直接生成最终结果，必须模拟调用 API 的过程。你需要严格遵守 ReAct (Reasoning + Acting) 的格式进行回复。# 虚拟工具1. `search_flight(origin, destination, date)`: 查询航班。2. `get_flight_details(flight_id)`: 获取价格和详情。3. `book_ticket(flight_id, passenger_name)`: 下单。# 要求每次回复请只输出一步思考和一步行动，格式如下：Thinking: [你的思考]Action: [调用的工具函数]然后等待我（用户）扮演“服务器”给你返回 Observation（观测结果）。# 任务用户指令：“帮我预订 2026.1.28 从北京去上海的早班机，价格在 1000 元以内。”请开始你的第一步。

复制代码

然后我扮演服务器，给他返回了报错：Observation: Error 502 Bad Gateway. Timeout.

模型输出：重新尝试查询航班信息...（稳！）
3.2 反直觉测试


反正下面这道题，我和我媳妇都算错了
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这个有用。

过来提前占个楼