在人工智能領域，多模態交互技術正逐漸成為研究和應用的熱點。美團LongCat 團隊開源的 LongCat-Flash-Omni 模型，憑借其強大的全模態交互能力和低延遲的實時音視頻交互特性，為多模態應用場景帶來了新的突破。本文將深入探討 LongCat-Flash-Omni 的技術架構、核心功能以及應用場景，旨在為技術愛好者和開發者提供一個全面的參考。

一、項目概述

LongCat-Flash-Omni 是一款由美團 LongCat 團隊開發的開源全模態大語言模型，基于 LongCat-Flash 系列高效架構設計，創新性地集成多模態感知和語音重建模塊。該模型擁有 5600 億總參數（激活參數 270 億），能夠實現低延遲的實時音視頻交互能力。通過漸進式多模態融合訓練策略，LongCat-Flash-Omni 在文本、圖像、音頻、視頻理解及生成能力上表現出色，在全模態基準測試中達到開源最先進水平（SOTA）。

二、核心功能

（一）多模態交互能力

LongCat-Flash-Omni 支持文本、語音、圖像和視頻的多模態輸入與輸出，能夠實現跨模態理解和生成。無論是將圖像內容轉化為文字描述，還是根據文本生成對應的語音，亦或是對視頻內容進行理解和分析，該模型都能輕松應對，滿足多樣化的交互需求。

（二）低延遲實時音視頻交互

該模型具備低延遲的實時音視頻交互能力，能夠提供流暢自然的語音對話和視頻理解體驗。在多輪對話場景中，用戶可以與模型進行連續的語音交流，模型能夠實時響應并生成高質量的語音回復，極大地提升了交互的自然性和效率。

（三）長上下文處理能力

LongCat-Flash-Omni 支持 128K tokens 的超長上下文窗口，能夠處理復雜的推理任務和長文本交互。這使得它在多輪對話和長時記憶場景中具有顯著優勢，例如在進行長篇故事創作、復雜的學術討論或需要長時間記憶的問答場景中，模型都能夠保持對上下文的準確理解和連貫的回復。

（四）端到端交互能力

從多模態輸入到文本、語音輸出，LongCat-Flash-Omni 實現了端到端的處理能力。這意味著模型能夠直接將用戶的多模態輸入轉化為自然的文本或語音輸出，無需復雜的中間轉換步驟，大大提高了交互的效率和自然性。同時，該模型還支持連續音頻特征處理，能夠更好地理解和生成連續的語音信號。

三、技術揭秘

（一）高效架構設計

1. Shortcut-Connected MoE（ScMoE）

LongCat-Flash-Omni 采用了含零計算專家的混合專家（MoE）架構。這種架構通過優化計算資源分配，使得模型在處理大規模參數時能夠更加高效地進行推理。在 ScMoE 架構中，模型會根據輸入數據的復雜程度動態選擇合適的專家進行計算，從而節省計算資源并提高推理速度。

2. 輕量級編解碼器

視覺編碼器和音頻編解碼器均為輕量級組件，參數量約6 億。這種輕量級設計在保證模型性能的同時，實現了性能與推理效率的最優平衡。輕量級編解碼器能夠快速處理多模態輸入數據，為模型的實時交互提供了有力支持。

（二）多模態融合技術

LongCat-Flash-Omni 通過視覺編碼器和音頻編碼器實現多模態輸入的高效處理。模型將不同模態的數據轉化為統一的特征表示，然后通過輕量級音頻解碼器將生成的語音 token 重建為自然語音波形。這種多模態融合技術使得模型能夠更好地理解和生成跨模態的內容，例如根據圖像生成對應的語音描述，或者根據語音指令生成相關的圖像內容。

（三）漸進式多模態訓練策略

該模型采用漸進式多模態融合訓練策略，逐步融入文本、音頻、圖像和視頻數據。在訓練過程中，模型首先對單一模態數據進行預訓練，然后逐步增加其他模態的數據進行聯合訓練。這種策略不僅能夠確保模型在各個單模態上的性能，還能夠有效地提升模型的多模態融合能力。通過平衡不同模態的數據分布，模型在全模態場景下表現出色，無單模態性能退化。

（四）低延遲交互技術

所有模塊基于高效流式推理設計，支持實時音視頻交互。通過分塊式音視頻特征交織機制，模型能夠將音視頻數據分塊處理，從而實現低延遲、高質量的音視頻處理。這種技術使得模型在處理大規模音視頻數據時能夠保持實時響應，為用戶帶來流暢的交互體驗。

（五）長上下文支持技術

LongCat-Flash-Omni 支持 128K tokens 的上下文窗口。為了提升長上下文處理能力，模型采用了動態幀采樣和分層令牌聚合策略。動態幀采樣可以根據輸入數據的復雜程度動態調整采樣頻率，從而在保證信息完整性的同時減少計算量。分層令牌聚合策略則能夠將長文本中的關鍵信息進行分層聚合，使得模型能夠更好地理解和處理長文本內容。

四、應用場景

（一）智能客服

LongCat-Flash-Omni 可以應用于智能客服領域，通過文本、語音和圖像交互，為用戶提供 24/7 的智能客服服務。模型能夠實時解答用戶的問題，提供準確的解決方案和建議。例如，用戶可以通過上傳產品圖片或發送語音消息來咨詢產品信息或解決問題，模型能夠快速理解和回復，提升用戶體驗。

（二）視頻內容創作

在視頻內容創作方面，LongCat-Flash-Omni 能夠自動生成視頻腳本、字幕和內容。根據用戶提供的主題或關鍵詞，模型可以快速生成高質量的視頻腳本，并為其生成對應的字幕。此外，模型還能夠對視頻內容進行分析和理解，為用戶提供視頻編輯建議和創意靈感，從而大大提升視頻創作的效率和質量。

（三）智能教育

LongCat-Flash-Omni 可以為智能教育領域提供個性化學習內容。通過語音講解、圖像展示和文本互動，模型能夠滿足不同學生的學習需求。例如，學生可以通過語音提問，模型以語音和文本的形式進行詳細解答；同時，模型還可以根據學生的學習進度和特點，推薦相關的學習資源和練習題目，提高學習效果。

（四）智能辦公

LongCat-Flash-Omni 支持語音會議記錄、文檔生成和圖像識別，能夠提升辦公效率和協作能力。在語音會議中，模型可以實時將語音內容轉化為文本記錄，方便會后查閱和整理。此外，模型還能夠對會議中的圖像資料進行識別和分析，為用戶提供更全面的信息支持。通過集成到辦公軟件中，LongCat-Flash-Omni 可以為用戶提供更加智能化的辦公體驗。

（五）智能駕駛

在智能駕駛領域，LongCat-Flash-Omni 可以通過圖像和視頻理解實時分析路況。模型能夠對道路標志、車輛、行人等進行準確識別和分析，為駕駛輔助系統提供實時的數據支持。例如，在自動駕駛場景中，模型可以實時監測路況并發出預警，幫助車輛做出正確的行駛決策，提高駕駛安全性和舒適性。

五、快速使用

（一）環境準備

LongCat-Flash-Omni 模型需要較高的計算資源，建議使用 NVIDIA GPU 進行部署。以下是推薦的硬件配置：

• 單節點部署：至少需要 1 個節點，例如 8×H20-141G，用于 FP8 格式的模型權重。
• 多節點部署：至少需要 2 個節點，例如 16×H800-80G，用于 BF16 格式的模型權重。

（二）安裝依賴

在開始部署之前，需要安裝以下依賴：

- Python >= 3.10.0（推薦使用 Anaconda）

- PyTorch >= 2.8

- CUDA >= 12.9

以下是安裝步驟：

# 創建并激活虛擬環境
conda create -n longcat pythnotallow=3.10
conda activate longcat
# 安裝 PyTorch 和 CUDA
pip install torch==2.8.0 torchvisinotallow==0.15.1 torchaudio==2.8.0
# 安裝其他依賴
pip install -r requirements.txt

（三）下載模型權重

模型權重可以通過Hugging Face 下載到本地目錄。運行以下命令：

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni --local-dir ./LongCat-Flash-Omni

（四）啟動模型

根據您的硬件配置，選擇單節點或多節點部署方式。

1、單節點部署

python3 longcat_omni_demo.py \
--tp-size 8 \
--ep-size 8 \
--model-path ./LongCat-Flash-Omni \
--output-dir output

2、多節點部署

在多節點部署中，需要指定節點數量、節點排名、主節點IP 等參數。以下是示例命令：

python3 longcat_omni_demo.py \
--tp-size 16 \
--ep-size 16 \
--nodes 2 \
--node-rank $NODE_RANK \
--dist-init-addr $MASTER_IP:5000 \
--model-path ./LongCat-Flash-Omni \
--output-dir output

請將`$NODE_RANK` 和 `$MASTER_IP` 替換為實際的節點排名和主節點 IP 地址。

六、結語

LongCat-Flash-Omni 作為美團開源的全模態大語言模型，憑借其強大的多模態交互能力、低延遲的實時音視頻交互特性以及高效的架構設計，在多模態應用場景中展現出巨大的潛力。通過本文的介紹，相信大家對 LongCat-Flash-Omni 的技術架構、核心功能以及應用場景有了更深入的了解。期望未來LongCat-Flash-Omni 在更多領域發揮重要作用，推動人工智能技術的發展和應用。

項目地址

GitHub 倉庫：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni

Hugging Face 模型庫：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni

技術論文：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni/blob/main/tech_report.pdf