美团震撼发布5600亿参数全模态AI！秒级响应、8分钟长对话，首个开源全模态大模型惊艳登场！

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LongCat-Flash-Omni：全模态AI模型的新标杆

LongCat-Flash-Omni是由美团推出的一款开源全模态大语言模型，参数总量高达5600亿，实际激活参数为270亿。这一设计让它在拥有庞大规模的同时，依然能够实现极低的响应延迟。

该模型融合了文本、图像、视频和语音等多模态能力，在处理复杂任务时能够灵活切换并整合不同形式的信息输入。它的架构基于LongCat-Flash系列，通过创新性地集成多模态感知模块与语音重建模块，使模型具备了强大的跨模态理解与生成能力。

模型支持毫秒级音视频交互响应，并能处理长达8分钟以上的连续对话内容。凭借128K tokens的上下文窗口，它不仅可以处理长篇文本，还能维持对长时间多媒体内容的记忆和理解。

为确保模型在整合多种模态数据时不牺牲单一模态的表现，开发团队采用了渐进式的早期多模融合训练方法。这种策略让模型在各个领域都能保持优异表现。

LongCat-Flash-Omni已在Hugging Face和GitHub平台开源发布，方便开发者进行研究和二次开发。同时，官方提供了网页版和移动端App体验入口，非技术人员也能轻松感受其强大功能。

这是目前首个在开源领域实现完整多模态覆盖的大模型，涵盖从文本生成到图像识别、再到音视频分析等多项核心能力。

整个系统采用端到端的设计理念，从接收多模态输入到输出文本或语音内容，流程高度整合，显著提升了运行效率。

在多项关键任务中，包括自然语言处理、视觉理解和音频分析等领域，LongCat-Flash-Omni均达到当前开源模型中的顶尖水平（SOTA）。

开发人员可借助其丰富接口快速构建跨模态应用，例如智能客服系统、多语种翻译工具以及人机协作平台等。

研究人员可以此为基础探索多模态融合、深度学习推理优化、以及大规模语言模型的实际应用场景等问题。

企业可以通过集成这一模型增强自身产品的智能化程度，比如提升在线服务系统的响应质量，打造更自然的用户体验。

教育工作者能够利用模型打造个性化辅导系统，结合图文语音等多种形式提供互动教学服务。

无论是撰写文案、设计素材，还是制作视频脚本，创作者均可通过模型辅助内容生成，激发灵感、提高效率。

对前沿人工智能技术感兴趣的用户，可借助配套App实时体验并深入了解全模态交互的实际效果。