LongCat AI 通过原生超长上下文与多模态解析能力，直接处理PDF、扫描件等非结构化数据，支持1M Token上下文、端到端视觉语言建模、MoE架构优化及私有化部署，解决企业知识管理“四失”问题。
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LongCat AI 通过原生超长上下文理解与多模态解析能力，直接应对企业知识库中 PDF、扫描件、图纸、合同、会议录音等非结构化数据的核心痛点，跳过传统 OCR+分块+向量检索的冗长链路。
百万级上下文一次吞入，免切片、不断裂
LongCat-2.0 支持原生 1M Token（约 200 万字中文）上下文窗口，一份 500 页扫描合同、整套工程图纸集或年度财报可一次性输入。模型自动识别跨页表格、保留排版语义、追踪条款逻辑链，无需人工分段、拼接或预设 chunk size。
- 避免传统 RAG 因切片导致的上下文断裂、关键条款被割裂问题
- 对“甲方义务”“违约金计算方式”“生效条件”等隐性关联信息实现全局比对
- 单次解析输出结构化 JSON（含条款类型、责任方、时间节点、金额公式等字段）
原生多模态解析，不依赖 OCR 预处理
LongCat 系列模型（含 LongCat-2.0 和 LongCat-Flash）具备端到端视觉语言联合建模能力，可直接读取扫描 PDF、CAD 图纸、带水印合同图片、甚至模糊截图，内建文本识别+语义对齐+逻辑抽取三重能力。
- 识别复杂表格时自动合并跨页单元格，还原原始数据关系
- 对工程图纸中的图例、标注、尺寸链进行语义标注，生成可检索的图文描述
- 会议录音转文字后，同步提取发言角色、决策结论、待办事项及责任人
国产算力优化架构，兼顾精度与成本
采用 MoE（混合专家）稀疏激活设计，总参 1.6 万亿但每 token 仅激活约 480 亿参数；LongCat-Flash 进一步将平均激活压至 270 亿参数。这使得高精度长文本处理可在国产 NPU 集群上高效运行。
- DMXAPI 接入后，同等百万字任务成本比 GPT-5.5 公网 API 低约 60%
- 支持私有化部署，满足金融、政务、能源等行业对数据不出域的要求
- 开源版本提供完整训练/推理工具链，企业可基于自有文档微调垂直领域理解能力
直击“四失”困局，重构知识治理闭环
针对企业知识管理中“失存、失真、失控、失用”四大症结，LongCat 不只做解析器，更作为智能编排中枢嵌入知识流：
- 自动归档：解析结果附带元数据（来源系统、创建人、时效标签），接入统一数字资产目录
- 信源校准：比对多版本合同/制度文件，标出差异条款并推荐权威版本
- 权限感知：识别敏感字段（如身份证号、银行账号），触发脱敏策略或访问审批流
- 主动唤醒：基于业务事件（如“项目立项”“供应商变更”）自动推送关联历史案例与风险提示
