美团LongCat团队发布了开源模型LongCat-Flash-Thinking-2601，该模型在智能体搜索、工具调用、工具交互推理等核心评测基准上均达到开源模型SOTA水平。特别在工具调用上表现出卓越的泛化能力，性能超越Claude，并支持在线免费体验“重思考模式”。模型在编程、数学推理、智能体工具调用和智能体搜索维度表现全面领先，并提出了新的评测方法来测试智能体模型的泛化能力。
1 月 16 日消息，美团 LongCat 团队今日正式发布并开源 LongCat-Flash-Thinking-2601。
据美团介绍，作为 LongCat-Flash-Thinking 模型的升级版，LongCat-Flash-Thinking-2601 在智能体搜索、工具调用、工具交互推理等核心评测基准上均达到开源模型 SOTA 水平。
美团表示，该模型尤其在工具调用上表现出卓越的泛化能力，在依赖工具调用的随机复杂任务中性能超越了 Claude，可大幅度降低真实场景下新工具的适配训练成本；同时它是首个完整开源并支持在线免费体验「重思考模式」的模型，同时启动 8 个大脑飞速运转，确保思考周全、决策可靠。
得益于全新升级的「重思考」模式，遇到高难度问题时，模型会把思考过程拆成并行思考和总结归纳两步来做：
- **并行思考阶段，**模型会同时独立梳理出好几条推理路径，就跟人面对难题时会琢磨不同解法一个道理，还会特意保证思路的多样性，生怕漏掉最优解；
- **总结归纳阶段，**对多条路径进行梳理、优化与合成，并将优化结果重新输入，形成闭环迭代推理，推动思考持续深化。
除此之外，美团还专门设计了额外的强化学习环节，针对性打磨模型的总结归纳能力，让 LongCat-Flash-Thinking-2601 真正实现“想清楚再行动”。
美团表示，经过全面严谨的评估显示，LongCat-Flash-Thinking-2601 模型在编程、数学推理、智能体工具调用、智能体搜索维度表现全面领先：
- 编程能力：LongCat-Flash-Thinking-2601 在 LCB 评测中取得 82.8 分，OIBench EN 评测获 47.7 分，成绩处于同类模型第一梯队，展现出扎实的代码基础能力。
- 数学推理能力：在开启重思考模式后表现突出，LongCat-Flash-Thinking-2601 在 AIME-25 评测中获 100.0 分（满分），IMO-AnswerBench 中以 86.8 分达到当前 SOTA。
- 智能体工具调用能力：在 τ²-Bench 评测中拿到 88.2 分，VitaBench 评测中获得 29.3 分，均获得开源 SOTA 水平，在多领域工具调用场景下表现优异，适配实际应用需求。
- 智能体搜索能力：在 BrowseComp 任务中取得 73.1 分（全模型最优），RW Search 评测获 79.5 分，LongCat-Flash-Thinking-2601 具备强劲的信息检索与场景适配能力，达到开源领先水平。
同时，为了更好的测试智能体模型的泛化能力，美团还提出了一种全新的评测方法 —— 通过构建一套自动化任务合成流程，支持用户基于给定关键词，为任意场景随机生成复杂任务。每个生成的任务都配备了对应的工具集与可执行环境。
由于这类环境中的工具配置具有高度随机性，美团通过评估模型在该类环境中的性能表现，来衡量其泛化能力。实验结果表明，LongCat-Flash-Thinking-2601 在绝大多数任务中保持领先性能，印证了其在智能体场景下强大的泛化能力。
IT之家附官方开源地址：
- GitHub：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking-2601
- Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking-2601
- ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking-2601
- API 开放平台：https://longcat.chat/platform/usage
- 官网：https://longcat.ai