🚀 Presentiamo LongCat-Flash-Thinking-2601 — Una versione costruita per un pensiero profondo e generale agentico. ✨ Punti salienti: 🤖 Capacità di Agente di Alto Livello 🔹 Prestazioni: Risultati di benchmark di alto livello (TIR / Ricerca Agentica / Uso di Strumenti Agentici); straordinaria capacità di generalizzazione, superando Claude in compiti complessi e casuali 🔹 Scalabilità Ambientale: Molti ambienti di alta qualità costruiti automaticamente; grafo di dipendenza denso 🔹 RL Multi-Ambiente: DORA estesa (la nostra infrastruttura RL), che supporta l'addestramento agentico multi-ambiente su larga scala 🛡️ Robustezza nel Mondo Reale 🔹 Prestazioni: Prestazioni solide in scenari disordinati e incerti (Vita-Noise & Tau^2-Noise) 🔹 Analisi del Rumore: Analizzato sistematicamente il rumore del mondo reale in scenari agentici 🔹 Curriculum RL: Aumento del tipo e dell'intensità del rumore durante l'addestramento 🎯 Modalità di Pensiero Intenso ​🔹 Pensiero Parallelo: Espande la larghezza tramite più percorsi di ragionamento indipendenti 🔹 Sintesi Iterativa: Migliora la profondità utilizzando un modello di sintesi per sintetizzare le uscite, supportando cicli di ragionamento iterativi 📅 Un'altra cosa: il contesto da 1M-token tramite Zigzag Attention arriverà presto. 🔍 Provalo ora: ✅ L'accesso API per questa versione è anche disponibile. Hugging Face: GitHub: