Technisch Rapport LongCat-Flash-Omni

LongCat-Flash-Omni Technical Report

October 31, 2025

Auteurs: Meituan LongCat Team, Bairui Wang, Bayan, Bin Xiao, Bo Zhang, Bolin Rong, Borun Chen, Chang Wan, Chao Zhang, Chen Huang, Chen Chen, Chen Chen, Chengxu Yang, Chengzuo Yang, Cong Han, Dandan Peng, Delian Ruan, Detai Xin, Disong Wang, Dongchao Yang, Fanfan Liu, Fengjiao Chen, Fengyu Yang, Gan Dong, Gang Huang, Gang Xu, Guanglu Wan, Guoqiang Tan, Guoqiao Yu, Haibo Qiu, Hao Lu, Hongbo Liu, Hongyu Xiang, Jiaheng Wu, Jian Yang, Jiaxing Liu, Jing Huang, Jingang Wang, Jinrui Ding, Juchao Jiang, Jun Kuang, Jun Wang, Junhui Mei, Ke Ding, Kefeng Zhang, Lei Chen, Liang Shi, Limeng Qiao, Liming Zheng, Lin Ma, Liuyang Guo, Liya Ma, Luying Sun, Man Gao, Mengshen Zhu, Miao Cao, Minliang Lin, Nuo Xu, Peng Shi, Qi Zhang, Qian Fang, Qian Wang, Qian Yang, Quanxiu Wang, Rongxiang Weng, Rongxin Guo, Ruoxuan Liang, Senbin Yang, Shanbo Xu, Shanglin Lei, Shengze Ye, Shimin Chen, Shuaiqi Chen, Shujie Hu, Shuo Li, Siqi Yang, Siyu Xu, Siyu Ren, Song Li, Songxiang Liu, Tianhao Bai, Tianye Dai, Wei Hong, Wei Wang, Weixiao Zhao, Wengang Cao, Wenlong Zhu, Wenlong He, Xi Su, Xi Nan, Xiaohan Zhao, Xiaohao Wang, Xiaoyu Zhao, Xiaoyu Wang, Xiaoyu Li, Xin Pan, Xin Chen, Xiusong Sun, Xu Xiang, Xudong Xing, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Yang Yang, Yanli Tan, Yao Yao, Yerui Sun, Yi Chen, Yifan Lu, Yin Gong, Yining Zhang, Yitian Chen, Yiyang Gan, Yuchen Tang, Yuchen Xie, Yueqian Wang, Yuewen Zheng, Yufei Zhang, Yufeng Zhong, Yulei Qian, Yuqi Peng, Yuwei Jiang, Zeyang Hu, Zheng Zhang, Zhengkun Tian, Zhiqing Hong, Zhixiong Zeng, Zhuqi Mi, Ziran Li, Ziwen Wang, Ziyi Zhao, Ziyuan Zhuang, Zizhe Zhao

cs.AI

Samenvatting

Wij introduceren LongCat-Flash-Omni, een state-of-the-art open-source omnimodaal model met 560 miljard parameters, dat uitblinkt in real-time audio-visuele interactie. Door een curriculum-geïnspireerde progressieve trainingsstrategie toe te passen die overgaat van eenvoudigere naar steeds complexere modaliteitssequentie-modelleringstaken, bereikt LongCat-Flash-Omni uitgebreide multimodale capaciteiten terwijl het sterke unimodale prestaties behoudt. Voortbordurend op LongCat-Flash, dat een hoogwaardige Shortcut-connected Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur met zero-computation experts hanteert, integreert LongCat-Flash-Omni efficiënte multimodale perceptie- en spraakreconstructiemodules. Ondanks de enorme omvang van 560B parameters (waarvan 27B geactiveerd), bereikt LongCat-Flash-Omni low-latency real-time audio-visuele interactie. Voor de trainingsinfrastructuur ontwikkelden we een modaliteit-ontkoppeld parallelisme-schema specifiek ontworpen om de inherente data- en modelheterogeniteit in grootschalige multimodale training te beheren. Deze innovatieve aanpak toont uitzonderlijke efficiëntie door meer dan 90% van de doorvoer te behouden die bereikt wordt met uitsluitend teksttraining. Uitgebreide evaluaties tonen aan dat LongCat-Flash-Omni state-of-the-art prestaties behaalt op omnimodale benchmarks onder open-source modellen. Bovendien levert het zeer competitieve resultaten op een breed scala aan modaliteit-specifieke taken, waaronder tekst-, beeld- en videobegrip, evenals audiobegrip en -generatie. Wij bieden een uitgebreid overzicht van het modelarchitectuurontwerp, trainingsprocedures en datastrategieën, en open-sourcen het model om toekomstig onderzoek en ontwikkeling in de gemeenschap te bevorderen.

English

We introduce LongCat-Flash-Omni, a state-of-the-art open-source omni-modal model with 560 billion parameters, excelling at real-time audio-visual interaction. By adopting a curriculum-inspired progressive training strategy that transitions from simpler to increasingly complex modality sequence modeling tasks, LongCat-Flash-Omni attains comprehensive multimodal capabilities while maintaining strong unimodal capability. Building upon LongCat-Flash, which adopts a high-performance Shortcut-connected Mixture-of-Experts (MoE) architecture with zero-computation experts, LongCat-Flash-Omni integrates efficient multimodal perception and speech reconstruction modules. Despite its immense size of 560B parameters (with 27B activated), LongCat-Flash-Omni achieves low-latency real-time audio-visual interaction. For training infrastructure, we developed a modality-decoupled parallelism scheme specifically designed to manage the data and model heterogeneity inherent in large-scale multimodal training. This innovative approach demonstrates exceptional efficiency by sustaining over 90% of the throughput achieved by text-only training. Extensive evaluations show that LongCat-Flash-Omni achieves state-of-the-art performance on omni-modal benchmarks among open-source models. Furthermore, it delivers highly competitive results across a wide range of modality-specific tasks, including text, image, and video understanding, as well as audio understanding and generation. We provide a comprehensive overview of the model architecture design, training procedures, and data strategies, and open-source the model to foster future research and development in the community.