الوصف
LongCat-2.5 يمثل تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط، مبنيًا على سلفه، LongCat-2.0. تم تصميم هذا النموذج للتعامل مع المهام الوكيلة المعقدة والمتعددة الخطوات من خلال دمج الفهم البصري القوي مع البرمجة الوكيلة المتطورة. يتميز بإجمالي 1.6 تريليون معلمة، مع حوالي 48 مليار معلمة مفعلة لكل توكن، مما يجعله أداة قوية للتطبيقات المت demanding.
قراءة المزيد
تستند القدرات الأساسية للنموذج إلى عدة ابتكارات رئيسية. يسمح نموذج الفهم البصري المحلي لـ LongCat-2.5 بتحويل الميزات البصرية بدقة محلية إلى توكنات منفصلة، مما ينسقها مع النص في مساحة دلالية مشتركة. هذا يمكّن من فهم أعمق وأكثر تكاملاً للمدخلات متعددة الأنماط. بالنسبة للمهام الطويلة الأمد، يستخدم النموذج التعلم المعزز الوكيل (RL)، المدرب على سيناريوهات هندسية من العالم الحقيقي وفشل الوكلاء القابل للتكرار. تعزز هذه المنهجية التدريبية، جنبًا إلى جنب مع استراتيجيات التنفيذ الفعالة والضمانات ضد اختراق المكافآت، موثوقيته في تنفيذ المهام من البداية إلى النهاية.
التعلم متعدد المعلمين هو جانب حاسم آخر، حيث يقوم معلمون متخصصون في الوكالة والتفكير والتفاعل بتوجيه النموذج من خلال تقطير KL الكامل للمفردات وتركيز الشجرة. تعزز هذه العملية قدرته على تنفيذ المهام متعددة الأدوار، والتفكير المعقد، واتباع التعليمات بدقة، بينما تحسن أيضًا السلامة. علاوة على ذلك، يتضمن LongCat-2.5 تدريبًا فعالًا على السياقات الطويلة، مستفيدًا من التوازي المدرك للعقد الفائقة، والتقسيم الفعال، وتداخل الاتصال والحساب. تؤدي هذه التحسينات إلى زيادة كبيرة في الإنتاجية لكل جهاز مقارنة بالمعايير التقليدية في مهام SFT ذات التسلسل الطويل.
يدعم نشر LongCat-2.5 على منصات NPU، مع توجيهات محددة متاحة لنشر NPU من خلال SGLang-FluentLLM. يتميز النموذج أيضًا بتكميم W4A4 للأوزان والتفعيلات الخبيرة، مما يمكّن من حساب INT4 المحلي على المسرعات الذكية المحلية مع الحفاظ على الدقة. يؤدي هذا التكميم، جنبًا إلى جنب مع تخطيطات الأوزان المحسّنة وأنابيب التهيئة/فك التشفير المضبوطة، إلى تحسينات كبيرة في الإنتاجية وتقليل زمن الاستجابة. يقدم LongCat-2.5 كل من وضع التفكير ووضع عدم التفكير، مما يسمح للمستخدمين بالتوازن بين الأداء وكفاءة التوكن. تم إصداره بموجب رخصة MIT، مما يجعله متاحًا لمجموعة واسعة من المطورين والتطبيقات.
- الفئةنماذج الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرسحابي
- المنصاتالويب
أبرز ملامح LongCat-2.5
نموذج MoE متعدد الأنماط المحلي
1.6 تريليون معلمة إجمالية
48 مليار معلمة مفعلة لكل توكن
دمج الفهم البصري
قدرات البرمجة الوكيلة
تدريب RL الوكيل طويل الأمد
التعلم متعدد المعلمين للتفكير واتباع التعليمات
تدريب فعال على السياقات الطويلة
بنية تحتية لـ RL مع تحسين ذاكرة KV
تكميم W4A4 للأوزان والتفعيلات الخبيرة
دعم نشر على منصات NPU
وضع التفكير لتحسين الأداء
وضع عدم التفكير لكفاءة التوكن
رخصة MIT لأوزان النموذج
تقييم عبر مهام البرمجة، الوكيل العام، والمهام البصرية
البدء مع LongCat-2.5
الوصول إلى النموذج: انتقل إلى صفحة LongCat-2.5 على Hugging Face.
استكشاف الملفات: راجع ملفات النموذج والوثائق للحصول على تفاصيل فنية.
النشر على NPU: راجع SGLang-FluentLLM للحصول على تعليمات نشر منصة NPU.
تكوين الوضع: اختر بين وضع التفكير (enable_thinking=True) للأداء أو وضع عدم التفكير (enable_thinking=False) لكفاءة التوكن.
إرسال المطالبات: تفاعل مع النموذج عبر الموقع الرسمي للدردشة (longcat.ai) أو من خلال الوصول البرمجي.
تقييم الأداء: استخدم إعدادات التقييم مثل درجة الحرارة وtop_p لمهام محددة.
حالات استخدام LongCat-2.5
- تطوير قاعدة الشيفرة المعقدة
- بناء المشاريع الكاملة
- مهام التصميم الإبداعي
- تنفيذ المهام ثلاثية الأبعاد
- مهام الوكالة متعددة الأنماط
- تقييم وكيل الشيفرة
- تقييم وكيل عام
- تقييم المهام البصرية
