Разговорная MoE-модель Meituan для генерации текста, диалогов и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: ведение многоходового диалога · выполнение задач с вызовом инструментов · многошаговое решение пользовательских задач

Открытая модель Meituan с 6 млрд параметров создаёт изображения по китайским и английским текстовым описаниям, включая фотореалистичные сцены и изображения с китайскими надписями.

Подходит для: генерация изображений по китайским промптам · генерация изображений по английским промптам · создание фотореалистичных сцен

LongCat-Image-Edit — двуязычная модель Meituan для точного редактирования изображений по текстовым инструкциям с сохранением нетронутых деталей.

Подходит для: локальное изменение объектов или деталей на изображении · глобальное редактирование изображения по инструкции · замена или исправление текста на изображении

Дистиллированная модель для быстрого редактирования изображений по запросу, включая добавление текста на изображение.

Подходит для: редактирование изображения по текстовому запросу · добавление надписей на изображение · изменение содержимого или оформления изображения

LongCat-Flash-Lite — текстовая MoE-модель Meituan для диалогов, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: написание и объяснение кода · ответы на вопросы в длинном контексте · создание диалогового помощника

LongCat-2.0 — диалоговая MoE-модель Meituan для генерации текста, программирования и агентного выполнения задач.

Подходит для: написание и редактирование кода · понимание и изменение больших репозиториев · автоматизация задач через вызов инструментов

LongCat-Video — модель Meituan с 13,6 млрд параметров для генерации и продолжения длинных видео по текстовым описаниям и изображениям.

Подходит для: создание видео по текстовому описанию · анимация изображения в видеоролик · продолжение существующего видео

MemOCR-7B — мультимодальная модель для ответов на визуальные вопросы и многошагового поиска по компактной визуальной памяти.

Подходит для: ответы на вопросы по визуально представленной памяти · многошаговый поиск фактов по документам и заметкам · извлечение сведений из подготовленных материалов с ограниченным бюджетом памяти

Промежуточный чекпойнт LongCat-Image для генерации изображений по тексту и дальнейшей настройки разработчиками.

Подходит для: генерация изображений по текстовым описаниям · дообучение генератора изображений под свой стиль с помощью SFT · адаптация генерации изображений с помощью LoRA

LongCat-Flash-Thinking-2601 — языковая модель Meituan для сложных рассуждений, агентного поиска и использования инструментов в диалоге.

Подходит для: решение сложных задач с пошаговым рассуждением · вызов инструментов в агентных сценариях · поиск информации с помощью инструментов

Разговорная MoE-модель Meituan для генерации текста, длинного контекста и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: анализ длинных документов в пределах контекста до 1 млн токенов · написание и исправление кода в агентном режиме · поиск информации с использованием инструментов

LongCat-Next — мультимодальная модель Meituan для чата, понимания и генерации изображений, а также работы с аудио и речью.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · генерация изображений по запросу · понимание аудиозаписей и речи

Открытая мультимодальная модель Meituan для диалога и анализа текста, изображений, видео и аудио, включая распознавание речи и потоковую генерацию речи.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · понимание содержания видео и ответы на вопросы о нём · распознавание речи в аудиозаписях

Модель Twins-SVT Large классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки, будучи обученной на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · получение эмбеддингов изображений · извлечение визуальных признаков для компьютерного зрения

Разговорная производная LongCat-Flash-Lite-Sparse с ослабленными ограничениями на ответы для генерации текста.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание текстовых черновиков по запросу · ответы на запросы, которые исходная модель часто отклоняет

Дообученная языковая модель WeiboAI на 3,1 млрд параметров для математических задач, соревновательного программирования и STEM-рассуждений с проверяемыми ответами.

Подходит для: решение олимпиадных и конкурсных математических задач · написание решений задач в стиле LeetCode · рассуждения и ответы на вопросы по STEM-дисциплинам

Канал-квантизованная INT8-версия DeepSeek-R1 для диалоговой генерации текста и решения задач на рассуждение.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и анализ программного кода · ответы на сложные вопросы в диалоге

Разговорная модель LongCat Flash Sparse с уменьшенным числом отказов для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление и продолжение текстов · обработка длинных документов в контекстном запросе

BF16-конверсия LongCat-AudioDiT-3.5B от Meituan для синтеза речи по тексту, клонирования голоса и многоголосой генерации.

Подходит для: синтез речи по тексту · zero-shot клонирование голоса по аудиообразцу · генерация диалогов несколькими голосами

Производная от LongCat-Flash-Lite текстовая модель для диалогов, программирования и агентных задач, модифицированная для снижения числа отказов.

Подходит для: диалоговые ответы с меньшим числом отказов · генерация и объяснение программного кода · выполнение агентных задач с инструментами

Квантизированная в FP8 модель Meituan для генерации речи по тексту, клонирования голоса и синтеза диалогов с несколькими говорящими.

Подходит для: синтез речи по тексту на китайском и английском · клонирование голоса по образцу аудио · создание диалогов с несколькими синтезированными голосами

Диффузионная модель Meituan для синтеза речи по тексту и zero-shot клонирования голоса по аудиообразцу.

Подходит для: озвучивание текста естественной речью · клонирование голоса по короткому аудиообразцу · создание озвучки с сохранением манеры речи говорящего

Модель Twins-PCPVT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet-1k · извлечение визуальных признаков для компьютерного зрения

Модель Twins-SVT Small классифицирует изображения ImageNet-1k и извлекает визуальные признаки для их последующей обработки.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений · получение визуальных признаков для компьютерного зрения