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当前，测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而，已有研究表明，随着推理长度的持续增长，以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此，从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
就在今天，美团龙猫大模型团队突然开源了商用级数字人视频生成模型 LongCat-Video-Avatar 1.5。在权威评测中，它的用户偏好胜率全面超越 Kling Avatar 2.0、OmniHuman-1.5 和 HeyGen 这三个头部玩家，并且直接以 MIT 协议开放，连商用限制都懒得设。
Agent 到底需要什么样的 infrastructure，今年业界一直有很多探讨，PingCAP 联合创始人黄东旭此前也发过多篇讨论文章，不过当时都是一些猜想。随着 agent 今年的爆发，大规模落地的案例出现了。
2026年5月4日，testingcatalog在Anthropic的Web/Mobile客户端里挖出隐藏功能Orbit。5月6日，Code with Claude大会在旧金山开幕。Orbit不等你开口就从Gmail、Slack、GitHub里替你干活了。
一边是 DeepSeek。2026 年 4 月 24 日，正式发布新一代模型DeepSeek-V4 系列预览版，并同步开源。另一边，美团闷声干了件大事——用全国产算力集群，训练出了万亿参数大模型 LongCat-2.0 系列预览版（ LongCat-2.0-Preview ）。
相似度超越Seed-TTS、MiniMax-Speech等知名模型。昨晚，美团LongCat团队发布了文本转语音模型LongCat-AudioDiT，并开源1B、3.5B参数量的版本。这一模型的最大特点，是彻底抛弃了梅尔谱等中间表示，直接在波形潜空间进行基于扩散模型的文本转语音。通俗地说，这一模型直接根据声音本身的规律进行生成，“雕刻”出最原始的声音波形，从根源阻断数据转换的级联误差。
近期，复旦大学 NLP 实验室（FDU NLP）、北京大学知识计算实验室（KCL）联合美团 LongCat Team 提出了一种 Block Diffusion 推理模型 Test-Time Scaling 新框架 TDAR，通过引入 “粗思考，细求证” (Think Coarse Critic Fine, TCCF) 范式与有界自适应置信度解码
春节还没到，「过年的气氛」已经渗入科技圈每个人的毛孔。单说 AI 大模型这一块，刚刚发布的有 kimi 2.5 和 Step 3.5 Flash，即将发布的据说还有 DeepSeek V4，GPT-5.3、Claude Sonnet 5、Qwen 3.5，GLM-5，说不定一觉醒来，现有的技术就要被颠覆。
美团也重磅更新自家模型 ——LongCat-Flash-Thinking-2601。这是一款强大高效的大规模推理模型，拥有 5600 亿个参数，基于创新的 MoE 架构构建。该模型引入了强大的重思考模式（Heavy Thinking Mode），能够同时启动 8 路思考并最终总结出一个更全面、更可靠的结论。目前重思考模式已在 LongCat AI 平台正式上线，人人均可体验。
256K文本预加载提速超50%，还解锁了1M上下文窗口。