美团上线首个开源的“重思考”模型，Agent泛化能力超Claude最新模型

文｜晓静

编辑｜徐青阳

1月16日，美团发布LongCat-Flash-Thinking-2601模型，并宣布开源。根据评测数据显示，新模型在Agentic Search（智能体搜索）、Agentic Tool Use（智能体工具调用）、TIR（工具交互推理）等核心评测基准上，均达到开源模型SOTA水平。

在工具调用的泛化能力上优势尤其明显，在依赖工具调用的随机复杂任务中，性能表现超越了Claude-Opus-4.5-Thinking，可大幅度降低真实场景下新工具的适配训练成本；同时，新模型支持“重思考”模式，可同时启动8个“大脑”执行任务，确保思考周全、决策可靠。

LongCat-Flash-Thinking-2601的平均性能比较

具体来看，当遇到高难度问题时，新模型会把思考过程拆分成“并行思考”和“总结归纳”两步进行。

并行思考阶段，与人类面对难题会同时尝试多种解法相似，“重思考”模式下的模型，会在保证思路多样性的同时，独立梳理出多条推理路径寻找最优解；总结归纳阶段，则会对多条路径进行梳理、优化与合成，并将优化结果重新输入，形成闭环迭代推理，推动思考持续深化。

除此之外，LongCat团队在新模型中加入了额外的强化学习环节，针对性打磨模型的总结归纳能力，从而让LongCat-Flash-Thinking-2601实现了“想清楚再行动”的结果。

对于新模型的技术思路，LongCat团队解释称，传统智能体往往仅在数个简单模拟环境里训练，这带来的问题就像只在靶场训练的士兵，到了真实“战场”可能会掉链子。而基于“环境扩展+多环境强化学习”核心技术，团队为模型打造了多样化的“高强度练兵场”，构建了多套高质量训练环境，并在每套环境中集成60余种工具形成密集依赖关系图谱与复杂联动，支撑起高度复杂的任务场景。实验也证明，训练环境越丰富，模型在未知场景中的泛化能力越强。