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A Meituan apresenta o LongCat, com 56 bilhões de parâmetros, estabelecendo um novo padrão de referência no raciocínio matemático de código aberto

A Meituan apresenta o LongCat, com 56 bilhões de parâmetros, estabelecendo um novo padrão de referência no raciocínio matemático de código aberto

13 de Setembro de 2026
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À medida que os grandes modelos de linguagem se expandem para domínios especializados, a Meituan apresentou uma solução de destaque que despertou o interesse tanto da academia quanto do setor.

Em 21 de março, a Meituan lançou oficialmente o LongCat-Flash-Prover, um modelo de raciocínio matemático em grande escala. Esse poderoso sistema, com 567,7 bilhões de parâmetros, utiliza uma arquitetura avançada de MoE (Mixture of Experts) e foi otimizado especificamente para lidar com provas matemáticas formais altamente complexas.

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Em benchmarks de ponta que avaliam o raciocínio lógico, o LongCat-Flash-Prover demonstrou desempenho excepcional:

Desempenho recorde: alcançou uma pontuação notável de 97,1% no MiniF2F-Test, exigindo apenas 72 tentativas de raciocínio.

Superação de problemas difíceis: resolveu com sucesso 41,5% dos desafios do conjunto de dados PutnamBench. Ambos os resultados estabelecem novos recordes globais de ponta (SOTA).

Para dotar grandes modelos da precisão de um matemático, a Meituan implementou várias inovações técnicas essenciais:

Reduzindo alucinações: foi introduzido um processo de verificação em múltiplas etapas baseado em Árvores de Sintaxe Abstrata (AST), juntamente com a integração da linguagem formal Lean4, minimizando efetivamente erros lógicos e “alucinações” nas deduções de IA.

Métodos avançados de treinamento: Para lidar com a instabilidade frequentemente observada em tarefas de longo prazo nos modelos MoE, a Meituan implantou seu algoritmo HisPO, de propriedade própria. Combinada com uma verificação de consistência de teoremas, essa abordagem impede o “hackeamento de recompensas” durante o aprendizado por reforço.

Arquitetura otimizada: Com um total de 560 bilhões de parâmetros, o modelo mantém uma base de conhecimento profunda, enquanto a estrutura MoE garante uma inferência eficiente e flexível.

A Meituan disponibilizou o modelo e seu código-fonte como código aberto no GitHub e no Hugging Face.

Com o lançamento do LongCat-Flash-Prover

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