🚀 توسيع التضمينات، وليس فقط الخبراء—وتقديم مسار جديد لنماذج اللغة الكبيرة الفعالة. النتيجة الرئيسية: في السيناريوهات ذات التنوع العالي، تعطي تضمينات N-gram حدودا أفضل لباريتو من مجرد إضافة المزيد من خبراء وزارة المهندسين. لذلك، نقدم LongCat-Flash-Lite—أول نموذج مفتوح المصدر مبني على هذه الرؤية. ⚙️ 68.5 مليار بارام إجمالي (37.13 مليار غير مدمج) | 2.9B~4.5B نشط 📊 الأداء العالي: SWE-Bench 54.4 | τ²-بنش 72.8 | تيرمينالبنش 33.75 📃 نافذة سياق 256K (تعمل بنظام YARN) ✨ محسن للوكيل/البرمجة، قوي في التفكير العام ⚡ ~700 رمز/ثانية سرعة استنتاج ذروة والنتيجة: تحقق أداء تنافسيا ضمن نطاقها بتكلفة وفترة تأخير أقل بكثير. وجه العناق: تقرير تقني: