🚀 Знайомтеся з LongCat-Flash-Thinking-2601 — версія, створена для глибокого та загального агентного мислення. ✨ Основні моменти: 🤖 Можливості найвищого рівня агентів 🔹 Продуктивність: Результати найвищого рівня бенчмарків (TIR / агентний пошук / використання агентних інструментів); відмінна здатність до узагальнення, перевершуючи Клода у складних, випадкових завданнях 🔹 Масштабування середовища: Кілька автоматично створених високоякісних середовищ; Щільний граф залежностей 🔹 Multi-Env RL: розширена DORA (наша RL-інфраструктура), що підтримує масштабне багато-середовище агентного навчання 🛡️ Реальна міцність 🔹 Продуктивність: Надійна продуктивність у складних, невизначених ситуаціях (Vita-Noise і Tau^2-Noise) 🔹 Аналіз шуму: систематично аналізований реальний шум у агентних сценаріях 🔹 Навчальна програма RL: Збільшення типу та інтенсивності шуму під час тренувань 🎯 Режим важкого мислення 🔹 Паралельне мислення: Розширює широту через кілька незалежних шляхів мислення 🔹 Ітеративне узагальнення: Збільшує глибину завдяки використанню підсумкової моделі для синтезу результатів, підтримуючи ітеративні цикли мислення 📅 Ще одне: контекст 1M-token через Zigzag Attention скоро з'явиться. 🔍 Спробуйте зараз: ✅ Доступ до API для цієї версії також доступний. Обіймаючи обличчя: GitHub: