LongCat AI 不支持解析 Word 修订记录，因其是面向物理世界感知的多模态 Token 编码器，专精图像、语音、文本的统一建模，而非处理 Office 文档的结构化元数据或 OOXML 规范。
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LongCat AI 本身不直接解析 Word 文档的修订记录。
它是一个面向物理世界感知与建模的原生多模态大模型框架，核心能力是将图像、语音、文本等信号统一映射为离散 Token，并通过 Next Token Prediction（NTP）范式进行联合建模。它的设计目标是让 AI “像理解语言一样理解视觉和声音”，而不是处理 Office 文档的结构化元数据或修订追踪逻辑。
Word 的修订记录（如删除线、批注框、颜色标记、审阅窗格中的条目）属于特定软件生成的、高度结构化的办公文档语义层，依赖于 .docx 文件内部的 Open XML 格式（如 word/document.xml、word/revisions.xml、word/comments.xml 等），以及 Word 应用层对“跟踪更改”状态的实时渲染逻辑。
这类信息的解析需要：
- 理解 OOXML 规范（ECMA-376）
- 提取修订操作类型（插入/删除/格式变更/批注）、时间戳、作者、范围定位（段落ID、字符偏移）
- 区分“已接受/已拒绝”的修订状态
- 处理合并多个修订版本时的冲突逻辑（如多人同时修改同一句）
这些是文档工程（Document Engineering）和办公自动化领域的任务，通常由以下方式完成：
- 使用 Python 的
python-docx（仅读基础内容，不支持修订解析） - 更专业的库如
docx2python或商业 SDK（如 Aspose.Words、GemBox.Document） - 直接解析
.docxZIP 包内的 XML 文件（需手动处理revisions.xml和关联关系） - 调用 Word COM 接口（Windows）或 Microsoft Graph API（云环境，需授权）
✅ 简单说：
Word 修订记录 = 结构化办公元数据
LongCat-Next = 跨模态物理信号的统一 Token 编码器
二者不在同一技术栈，也没有接口或设计意图上的交集。
当然，如果未来有系统将 Word 修订日志导出为结构化文本（例如“张三在2026-06-15 14:22 删除了第3段第2句”），再转成自然语言描述，LongCat 可以对这类文本做语义理解或摘要——但这属于“下游应用层调用”，而非 LongCat 自身具备 Word 解析能力。
不复杂但容易忽略：AI 模型的能力边界，往往取决于它被训练的数据源和任务目标。LongCat 的突破在“多模态原生建模”，不是在 Office 生态兼容性。
