美團 LongCat-Flash-Thinking-2601 發布：重思考模式引領開源 AI 工具調用新高度

在大型語言模型（LLM）向智能體（Agent）演進的過程中，「思考」與「行動」的結合一直是技術攻堅的重點。美團 LongCat 團隊於 2026 年 1 月正式發布並開源了其最新力作：LongCat-Flash-Thinking-2601。這款模型不僅是 LongCat 系列的升級版，更在智能體工具調用（Agentic Tool Use）與交互推理（TIR）等關鍵指標上，刷新了開源模型的 SOTA（State-of-the-Art）紀錄，標誌著開源 AI 在複雜決策場景下已具備挑戰頂尖閉源模型的能力。(美團技術團隊)

「重思考模式」：從單線邏輯到八腦並行的決策架構

LongCat-Flash-Thinking-2601 最核心的技術突破在於其創新的「重思考（Flash-Thinking）」模式。傳統模型在處理問題時通常遵循線性推理，一旦初始路徑偏差，後續決策往往會產生連鎖反應式的錯誤。美團團隊借鑒了人類在面對高難度問題時的思維模式，將思考過程拆解為「並行思考」與「總結歸納」兩個關鍵階段：

並行思考階段： 模型不再僅依賴單一推理路徑，而是同時啟動類似「8 個大腦」的獨立運算，針對同一問題梳理出多條不同的推理路徑。這種多樣性的探索機制能有效避免陷入局部最優解，確保思考範圍的周全性。(鳳凰網科技)
總結歸納階段： 在多條路徑產出後，模型會進入閉環迭代環節，對所有路徑進行梳理、優化與合成。透過將優化後的結果重新輸入系統，實現推理的持續深化，確保最終輸出的決策具備極高的可靠性。

為了強化這一模式的有效性，研究團隊特別設計了額外的強化學習（RL）環節，專門打磨模型的總結歸納能力，使其真正落實「想清楚再行動」的智能體特質。(騰訊雲開發者)

工具調用能力登頂：超越 Claude 的泛化表現

對於資安工程師與 IT 架構師而言，AI 模型是否能精準調用 API、數據庫查詢或安全掃描工具，是評估其能否整合進企業自動化工作流的關鍵。LongCat-Flash-Thinking-2601 在 τ²-Bench 評測中獲得 88.2 分，並在 VitaBench 取得 29.3 分，兩項數據均達到開源領域的領先水平。

更值得關注的是，該模型在依賴工具調用的隨機複雜任務中，表現出了超越 Claude 的泛化能力。傳統智能體往往在特定的模擬環境（如固定沙盒）中表現優異，但面對真實世界中未知的工具組合時容易出錯。美團透過構建自動化任務合成流程，為模型提供高度隨機的工具配置環境進行訓練，這大幅降低了企業在實際應用場景下適配新工具的訓練成本。(美團技術團隊)

全方位的性能評測結果

除了工具調用，LongCat-Flash-Thinking-2601 在編程與數學推理方面同樣展現了第一梯隊的實力：

程式開發能力： 在 LCB 評測中取得 82.8 分，OIBench EN 獲 47.7 分。對於開發人員而言，這代表該模型能更精準地理解複雜邏輯並產出高質量的代碼。
數學推理能力： 開啟重思考模式後，模型在 AIME-25 評測中獲得 100 分滿分，並在 IMO-AnswerBench 以 86.8 分刷新 SOTA 紀錄。(ModelScope)
智能體搜索能力： 在 BrowseComp 任務中取得 73.1 分，展現出強大的網路資訊檢索與整合能力。

IT 架構與資安應用展望

從企業 IT 架構的角度來看，LongCat-Flash-Thinking-2601 的開源具有多重戰略意義。首先，其強大的工具調用泛化性，意味著 IT 團隊可以更輕鬆地將其部署於自動化運維（AIOps）框架中，用於處理動態變化的雲端資源調度或日誌分析。其次，在資安領域，該模型的「重思考」機制非常適合用於複雜的威脅狩獵（Threat Hunting）與漏洞溯源分析，因為這些任務通常需要從多個維度（網路流量、端點日誌、威脅情報）進行並行推理與綜合判斷。

此外，美團已開放了 longcat.ai 平台供開發者免費體驗。在該平台上選擇「深度思考」功能即可觸發重思考模式，這為技術主管評估其引入企業內部環境的可行性提供了低門檻的測試管道。(美團新聞網)

結論

LongCat-Flash-Thinking-2601 的發布，不僅是美團在 AI 領域的技術實力展現，更是對開源生態系統的重要貢獻。透過將「重思考」機制與卓越的工具調用能力相結合，該模型解決了智能體在真實業務場景中「落地難」的痛點。對於追求高效自動化與智能化轉型的企業而言，這無疑是一個值得深入研究與集成的技術選項。