🚀 Einführung von LongCat-Flash-Thinking-2601 — Eine Version, die für tiefes und allgemeines agentisches Denken entwickelt wurde. ✨ Highlights: 🤖 Top-Tier-Agentenfähigkeiten 🔹 Leistung: Top-Tier-Benchmark-Ergebnisse (TIR / Agentisches Suchen / Agentische Werkzeugnutzung); hervorragende Generalisierungsfähigkeit, die Claude bei komplexen, zufälligen Aufgaben übertrifft 🔹 Umwelt-Skalierung: Mehrere automatisch konstruierte hochwertige Umgebungen; dichter Abhängigkeitsgraph 🔹 Multi-Env RL: Erweiterte DORA (unsere RL-Infrastruktur), die groß angelegtes agentisches Training in mehreren Umgebungen unterstützt 🛡️ Robustheit in der realen Welt 🔹 Leistung: Solide Leistung in chaotischen, unsicheren Szenarien (Vita-Noise & Tau^2-Noise) 🔹 Geräuschanalyse: Systematische Analyse von realen Geräuschen in agentischen Szenarien 🔹 Curriculum RL: Zunehmende Geräuscharten und -intensität während des Trainings 🎯 Schwerer Denkmodus ​🔹 Paralleles Denken: Erweitert die Breite durch mehrere unabhängige Denkstränge 🔹 Iterative Zusammenfassung: Verbessert die Tiefe durch die Verwendung eines Zusammenfassungsmodells zur Synthese von Ausgaben, das iterative Denkschleifen unterstützt 📅 Noch eine Sache: 1M-Token-Kontext über Zigzag Attention kommt bald. 🔍 Probieren Sie es jetzt aus: ✅ API-Zugang für diese Version ist ebenfalls verfügbar. Hugging Face: GitHub: