LongCat AI 不直接定义“视觉负载”，但通过 dNaViT 视觉分词器实现长文视觉结构的分层感知与语义建模，支持可读性、信息密度与认知负荷判断，并依托多模态联合推理响应排版评估类提示。

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LongCat AI 并不直接定义或输出“视觉负载”这一工程指标（如像素密度、色彩对比度、排版熵值等），但它通过底层多模态架构，间接实现对长文视觉结构的深度感知与语义级评估，从而支撑真实场景中的可读性、信息密度和认知负荷判断。

长文视觉结构理解依赖 dNaViT 视觉分词器
LongCat-Next 的离散原生分辨率视觉分词器（dNaViT）能将任意尺寸的文档图像（如PDF扫描页、网页截图、报告封面）无损压缩为结构化视觉 Token 序列。它不是简单识别文字位置，而是构建分层视觉表示：

• 低层捕获字体粗细、行距、段间距、图表边框等物理布局特征
• 中层识别标题层级、列表缩进、表格网格、图文混排模式
• 高层关联视觉区块与语义角色（例如：“左对齐加粗18pt文本 → 主标题”；“居中带阴影的矩形色块 → 关键结论框”）

基于视觉 Token 的语义负载建模
当长文以图像形式输入时，LongCat-Next 将其与 OCR 提取的纯文本对齐，在统一 Token 空间中联合建模。模型能自动识别：

• 文字密集区（如连续多段小字号正文）vs 留白区（如章节间隔、图表说明旁空隙）
• 视觉干扰项（如背景水印、装饰线条、过度图标）是否稀释核心信息流
• 多模态冗余（如图示已表达流程，旁边又重复大段文字描述）
• 层级断裂（如二级标题未加粗却用更大字号，破坏阅读动线）

实际可用的评估方向
你不需要手动计算“视觉负载指数”，而是通过提示词触发 LongCat 的隐式判断能力：

• “这份技术白皮书的排版是否有利于快速抓取重点？请指出3处影响信息效率的视觉设计问题”
• “对比这两份用户手册PDF截图，哪一份更适合中老年用户阅读？从字体、间距、图文比例角度说明”
• “将此论文PDF转为PPT大纲时，哪些页面因视觉元素过载应优先简化？”

这类请求背后，模型调用的是 dNaViT 提取的视觉结构 + 文本语义 + 用户任务目标的三重联合推理，输出结果天然包含对视觉组织合理性的评估依据。

不复杂但容易忽略