🚀 Introductie van LongCat-Flash-Thinking-2601 — Een versie gebouwd voor diep en algemeen agentisch denken. ✨ Hoogtepunten: 🤖 Topniveau Agent Capaciteiten 🔹 Prestaties: Topniveau benchmarkresultaten (TIR / Agentic Search / Agentic Tool Use); uitstekende generalisatiecapaciteit, beter presterend dan Claude in complexe, willekeurige taken 🔹 Omgevingsschaling: Meerdere automatisch geconstrueerde omgevingen van hoge kwaliteit; dichte afhankelijkheidsstructuur 🔹 Multi-Env RL: Uitgebreide DORA (onze RL-infrastructuur), ondersteunt grootschalige multi-omgeving agentisch trainen 🛡️ Robuustheid in de echte wereld 🔹 Prestaties: Stevige prestaties in rommelige, onzekere scenario's (Vita-Noise & Tau^2-Noise) 🔹 Geluidsanalyse: Systematisch geanalyseerd real-world geluid in agentische scenario's 🔹 Curriculum RL: Toenemende geluidssoorten en intensiteit tijdens het trainen 🎯 Zware Denkmodus ​🔹 Parallel Denken: Breidt de breedte uit via meerdere onafhankelijke redeneertracks 🔹 Iteratieve Samenvatting: Versterkt de diepte door een samenvattingsmodel te gebruiken om outputs te synthetiseren, ter ondersteuning van iteratieve redeneerrondes 📅 Nog één ding: 1M-token context via Zigzag Attention komt binnenkort. 🔍 Probeer het nu: ✅ API-toegang voor deze versie is ook beschikbaar. Hugging Face: GitHub: