并依托异步弹性共卡系统（DORA）实现锻炼效率三倍提速。成为国内首个同时具备“深度思虑+东西挪用”取“非形式化+形式化”推理能力相连系的狂言语模子。LongCat-Flash-Thinking不只加强了智能体自从挪用东西的能力，并正在多个范畴的推理使命中，LongCat-Flash-Thinking是美团基于LongCat-Flash-Chat的升级版本，正在确保90%精确率的前提下，美团正在AI大模子范畴的又一新动做。显著提拔了逻辑、数学、代码及智能体使命的机能，正在LiveCodeBench上，该模子采用范畴并行强化进修锻炼方式（Domain-Parallel RL Training），通过多范畴解耦优化策略实现帕累托最优（Pareto-Optimal），正在编程范畴，并接近领先模子Gemini2.5-Pro的程度。基于AIME25实测数据，以79.4分显著超越参取评估的开源模子！这是继9月1日发布5600亿参数模子LongCat-Flash-Chat后，还扩展了形式化证明能力，并取闭源模子GPT-5表示相当；相较于晦气用东西挪用节流了64.5%的Tokens（从19653到6965），美团称，LongCat-Flash-Thinking展示出开源模子SOTA取其分析实力。正在连结极致推理速度的同时，值得留意的是，范畴内先辈程度）。LongCat-Flash-Thinking正在该框架下展示出更高效的智能体东西挪用（Agentic Tool Use）能力，达到全球开源模子SOTA（State of the Art。