Что такое LongCat-Next? Объяснение прорывной нативной мультимодальной модели ИИ от Meituan

Ключевые выводы

-. LongCat-Next — это модель с открытым исходным кодом, разработанная командой LongCat компании Meituan и выпущенная в марте 2026 года.

• Она объединяет текст, визуальные данные (изображения) и аудио в единое пространство дискретных токенов с использованием парадигмы Discrete Native Autoregression (DiNA) и предсказания следующего токена (NTP).

• Модель построена на основе архитектуры LongCat-Flash-Lite MoE (A3B: общее количество параметров ~68.5B, активных — 3B) и поддерживает понимание и генерацию в различных модальностях с минимальным индуктивным смещением.

• Ключевые инновации включают токенизатор dNaViT (Discrete Native any-Resolution Vision Transformer), обеспечивающий высокую степень сжатия (до 28×) при сохранении качества, особенно при рендеринге текста.

• Результаты тестов демонстрируют конкурентоспособность со специализированными моделями в области понимания визуальной информации, генерации изображений, распознавания речи и низколатентного голосового взаимодействия.

• Модель полностью открыта под лицензией MIT на Hugging Face и GitHub, с доступным кодом для вывода (инференса) и работающим демо.

Что такое LongCat-Next?

LongCat-Next представляет собой значительный шаг в архитектуре мультимодального ИИ. В отличие от традиционных "комбинированных" систем, которые присоединяют визуальные энкодеры или речевые модули к ядру языковой модели, эта модель рассматривает все модальности как нативные элементы в рамках единой системы.

Разработанная командой LongCat компании Meituan, модель LongCat-Next преобразует модальности в дискретные токены. Изображения, аудиоволны и текст токенизируются в общий словарь, что позволяет модели обрабатывать и генерировать их с использованием одной и той же авторегрессивной цели — предсказывать следующий токен.

Такой подход «Дискретной Нативной Авторегрессии» (DiNA) минимизирует архитектурную сложность и индуктивные смещения, выходящие за рамки парадигмы языкового моделирования. В результате получается более элегантная и масштабируемая система, способная к истинным возможностям «любая-к-любой» мультимодальности.

Основная архитектура и технические инновации

Discrete Native Autoregression (DiNA)

В основе LongCat-Next лежит расширение парадигмы предсказания следующего токена на все модальности. Связанные токенизаторы преобразуют входные данные в дискретные идентификаторы:

• Текст: Стандартная субсловная токенизация.
• Визуальные данные: Обработка через dNaViT — дискретный нативный Vision Transformer для произвольного разрешения, работающий с изображениями переменного размера без фиксированного разбиения на патчи или артефактов изменения масштаба.
• Аудио: Преобразование в дискретные токены с поддержкой понимания, генерации и низколатентного диалога.

Все токены поступают в общее ядро MoE (Mixture of Experts). Это обеспечивает бесшовное кросс-модальное рассуждение, например, описание изображения с одновременной генерацией связанного аудио или наоборот.

Масштаб модели и эффективность

• Базовый блок: LongCat-Flash-Lite MoE с примерно 68,5 миллиардами общих параметров и 3 миллиардами активных параметров на шаг вывода.
• Эффективность: Дискретный токенный подход и архитектура MoE сохраняют вывод лёгким по сравнению с плотными моделями аналогичных возможностей.
• Сжатие: Достигает высокой генеративной производительности при значительных коэффициентах сжатия (например, 28× для изображений), особенно преуспевая в точной отрисовке текста внутри генерируемых визуальных элементов.

Архитектура поддерживает как мультимодальное понимание (например, визуальные вопросы и ответы, транскрипция речи с контекстом), так и генерацию (например, текст в изображение, редактирование изображений через токены, синтез голоса).

Производительность и бенчмарки

Анализ опубликованных технических отчётов и оценок сообщества показывает, что LongCat-Next обеспечивает производственные результаты в разных областях:

• Визуальное понимание: Конкурентоспособна со специализированными визуально-языковыми моделями на бенчмарках, включающих сложные сцены, документы и входные данные любого разрешения. Эффективно работает с плотными математическими формулами, изображениями с большим количеством OCR и реальными фотографиями.
• Генерация изображений: Сохраняет высокую точность и согласованность, с заметными сильными сторонами в отрисовке читаемого текста внутри изображений — что является общей слабостью многих мультимодальных систем.
• Аудио/речь: Преуспевает в продвинутом понимании речи, низколатентных голосовых диалогах и настраиваемом клонировании голоса. Поддерживает естественные мультимодальные взаимодействия, например, речь со ссылкой на визуальный контент.
• Межмодальные задачи: Высокая производительность в объединённых задачах, таких как описание изображений с аудио-пояснениями или генерация визуальных элементов из устных запросов.

Бенчмарки позиционируют её как высоко конкурентоспособную в рамках дискретных архитектур, часто сопоставимую или приближающуюся к более крупным или специализированным системам при предлагаемой большей архитектурной простоте.

Обратная связь сообщества указывает на особые преимущества в реальных сложных случаях, таких как сканирование документов при низкой освещённости или диалоги со смешанной модальностью.

Чем LongCat-Next отличается от традиционных мультимодальных моделей

Большинство современных мультимодальных больших языковых моделей (ММБЯМ) опираются на языко-центричное ядро со вспомогательными кодировщиками:

• Визуальные данные проецируются в пространство эмбеддингов БЯМ через адаптеры или кросс. +внимание.
• Аудиомодули часто являются отдельными пайплайнами.

Это создаёт проблемы выравнивания, увеличивает задержку и приводит к нестабильностям при обучении.

Преимущества LongCat-Next:

 - **Единое пространство токенов**: Все модальности становятся "родным языком" для модели, уменьшая разрывы между модальностями.
 - **Единая цель**: Чистое предсказание следующего токена для всего упрощает обучение и масштабирование.
 - **Уменьшение смещений**: Минимальные дополнительные индуктивные смещения помимо авторегрессии.
 - **Простота развёртывания**: Общий базовый блок облегчает оптимизацию вывода и обслуживание в мультимодальном режиме.

Этот парадигмальный сдвиг стремится приблизить ИИ к обработке переплетённых сигналов физического мира (зрительные, звуковые, текстовые) в связной форме.

Начало работы с LongCat-Next

Доступ и ресурсы

• Hugging Face: meituan-longcat/LongCat-Next — веса модели, файлы safetensors и интеграция с Transformers.
• GitHub: Полный репозиторий, включающий код для инференса, модульную реализацию и технический отчет в формате PDF.
• Демо: Интерактивный опыт доступен на сайте longcat.chat/longcat-next.
• Лицензия: MIT — подходит как для исследований, так и для коммерческого использования.

Основные рекомендации по использованию

Модель поддерживает стандартные пайплайны Transformers с расширениями для мультимодальных входных данных. Примеры кода (из репозитория):

# Псевдокод для мультимодального инференса
from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meituan-longcat/LongCat-Next")

# Токенизация смешанных входных данных (текст + изображение + аудио)
inputs = tokenizer.process_multimodal(prompt, image=image_tensor, audio=audio_tensor)
outputs = model.generate(inputs)

Продвинутые советы:

• Используйте dNaViT для изображений любого разрешения, чтобы избежать потери качества из-за изменения размера.
• Для задач генерации экспериментируйте с токен-уровневым контролем для улучшения согласованности между модальностями.
• Для развертывания на потребительском оборудовании применяйте квантование (например, доступны 4-битные версии в репозиториях сообщества).

Распространенные ошибки и особые случаи

• Управление бюджетом токенов: Высокое разрешение или длинные аудиовходы потребляют больше токенов; приоритезируйте ключевые области или используйте стратегии сжатия.
• Согласование модальностей: Несмотря на унифицированность, сложные чередующиеся задачи могут требовать тщательной работы с промптами для оптимальной согласованности.
• Оптимизация инференса: Модели MoE выигрывают от настроек с параллелизмом экспертов; обратитесь к специализированному репозиторию для лучших практик.
• Аппаратные требования: Полная точность требует значительного объема видеопамяти; для тестирования начинайте с квантованных вариантов.

Следите за обсуждениями в сообществе для получения новых методов тонкой настройки и адаптаций под конкретные задачи.

Потенциальные приложения и перспективы

LongCat-Next открывает возможности для более интегрированных систем ИИ:

• Агенты в реальном мире: Роботы или приложения, воспринимающие визуальную информацию, обрабатывающие речь и отвечающие мультимодально в рамках одной модели.
• Инструменты для творчества: Унифицированная генерация изображений+аудио+текста для создания контента.
• Доступность: Улучшенное понимание документов с голосовым взаимодействием.
• ИИ для физического мира: Шаг к моделям, которые воспринимают сенсорные входные данные так же свободно, как и язык.

Будучи открытым релизом, модель приглашает разработчиков создавать расширения, донастройки и специализированные варианты, ускоряя прогресс в мультимодальной сфере.

Заключение

LongCat-Next представляет собой продуманное усовершенствование в области нативного мультимодального моделирования. Объединяя модальности в рамках дискретного авторегрессионного подхода, он упрощает архитектуру, при этом обеспечивая эффективную производительность в задачах восприятия, создания и взаимодействия.

Для разработчиков, исследователей и энтузиастов искусственного интеллекта эта модель с открытым исходным кодом представляет собой практическую основу для экспериментов с истинными возможностями «любой-в-

любую». Изучите репозиторий Hugging Face, ознакомьтесь с техническим отчетом и протестируйте демоверсию в реальном времени, чтобы на собственном опыте оценить парадигму DiNA.

Начните создавать с LongCat-Next уже сегодня и внесите свой вклад в развивающуюся область унифицированного мультимодального ИИ.

Готовы погрузиться? Посетите официальную демоверсию или клонируйте репозиторий на GitHub, чтобы приступить к экспериментам.