🚀 Vă prezentăm LongCat-Flash-Thinking-2601 — O versiune construită pentru gândirea agentică profundă și generală. ✨ Momente importante: 🤖 Capabilități de agent de top 🔹 Performanță: Rezultate de top la benchmark (TIR / Căutare Agentică / Utilizare Unelte Agentice); capacitate superbă de generalizare, depășindu-l pe Claude în sarcini complexe, aleatorii 🔹 Scalare ambientală: Mai multe medii construite automat și de înaltă calitate; Graf de dependență dens 🔹 Multi-Env RL: DORA extinsă (infrastructura noastră RL), susținând antrenament agentic multi-mediu la scară largă 🛡️ Robustețe în lumea reală 🔹 Performanță: Performanță solidă în situații dezordonate și incerte (Vita-Noise & Tau^2-Noise) 🔹 Analiza zgomotului: Analiză sistematică a zgomotului din lumea reală în scenarii agențice 🔹 Curriculum RL: Creșterea tipului și intensității zgomotului în timpul antrenamentului 🎯 Modul de gândire grea 🔹 Gândire paralelă: Extinde gama prin multiple trasee independente de raționament 🔹 Rezumare iterativă: Îmbunătățește profunzimea folosind un model de rezumat pentru a sintetiza ieșirile, susținând buclele de raționament iterativ 📅 Încă ceva: contextul cu 1M token prin Zigzag Attention va apărea în curând. 🔍 Încearcă acum: ✅ Este disponibil și acces API pentru această versiune. Față de îmbrățișare: GitHub: