🚀 Presentamos LongCat-Flash-Thinking-2601 — Una versión diseñada para un pensamiento agente profundo y general. ✨ Resúmenes: 🤖 Capacidades de Agentes de Primer Nivel 🔹 Rendimiento: Resultados de benchmark de primer nivel (TIR / Búsqueda Agentica / Uso de herramientas agentes); una capacidad de generalización sobresaliente, superando a Claude en tareas complejas y aleatorias 🔹 Escalabilidad ambiental: Múltiples entornos de alta calidad construidos automáticamente; grafo de dependencias densas 🔹 Multi-Env RL: DORA extendido (nuestra infraestructura RL), que soporta entrenamiento agente a gran escala y multientorno 🛡️ Robustez en el mundo real 🔹 Rendimiento: Rendimiento sólido en situaciones desordenadas e inciertas (Vita-Ruido y Tau^2-Ruido) 🔹 Análisis de ruido: Analizó sistemáticamente el ruido real en escenarios agentes 🔹 Currículo RL: Aumento del tipo de ruido e intensidad durante el entrenamiento 🎯 Modo de Pensamiento Intenso 🔹 Pensamiento paralelo: Amplía la amplitud a través de múltiples vías de razonamiento independiente 🔹 Resumen iterativo: Mejora la profundidad utilizando un modelo de resumen para sintetizar salidas, soportando bucles de razonamiento iterativo 📅 Una cosa más: el contexto de 1M de tokens vía Zigzag Attention llegará pronto. 🔍 Pruébalo ahora: ✅ También hay acceso a la API para esta versión. Cara de abrazo: GitHub: