longcat ai凭借100万token超长上下文、线性稀疏注意力、moe动态路由三大技术，实现百万字文档整篇理解与结构化交付。它无需分段切片，自动关联跨章节信息，按需激活专家模块，支持pdf/word直解析及标准api接入。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
LongCat AI 实现百万字长文阅读，核心不是“逐字读完”，而是靠原生支持 100 万 Token 超长上下文 的能力，把整篇长文档当作一个完整语义单元来理解——相当于一次性装下整本《三体》三部曲的全部文字，并保持前后逻辑连贯、关键信息不丢失。
靠稀疏注意力机制“看清全局”
传统模型用全量注意力，处理长文本时计算量爆炸；LongCat-2.0 自研线性稀疏注意力机制，在保证关键信息路径畅通的前提下，大幅降低计算开销。它能自动识别文档中的重点段落（比如合同里的违约条款、财报里的同比变化、代码里的主函数调用链），跳过冗余描述，聚焦逻辑主线。
- 不依赖人工分段或滑动窗口拼接，避免章节割裂导致的语义断层
- 跨页、跨章、跨附录的数据关联可被直接捕捉（例如：某工程标书第87页的技术参数，与第3页的验收标准自动对齐）
- 支持整份PDF/Word上传后端直解析，无需先转成纯文本再切片
用MoE架构实现“按需调用”
1.6万亿参数不是全盘激活，而是每个Token平均只调动约480亿参数。面对法律条款，它调用法务专家模块；遇到财务数据，切换至财经分析子网络；碰到技术术语，自动启用工程语义理解通路。这种动态路由让百万字处理既精准又轻量。
- 简单段落（如格式说明、页眉页脚）几乎不消耗算力
- 复杂推理任务（如比对多版合同差异、追溯项目变更时间线）才深度激活对应专家
- 推理成本显著低于同等能力的全参数模型
真正落地在业务场景中“读懂、理清、输出”
不是停留在“能塞进去”，而是完成结构化交付：
- 逻辑串联：自动梳理“年度运营报告”中市场动作→用户反馈→营收变动→策略调整的因果链
- 风险点定位：在百页采购合同里标出所有隐含责任条款、模糊表述、时效陷阱
- 数据聚合：从分散在不同章节的工程日志中提取工期延误次数、原因分类、责任方统计
- 问答直答：支持自然语言提问，如“第三期付款条件是否与验收节点强绑定？”——答案来自全文上下文，非局部匹配
接入简单，企业不用重写系统
通过 DMXAPI 调用 LongCat-2.0，沿用标准 REST 接口，只需替换 model_id，原有文档处理流程无缝升级。批量上传、状态追踪、结果结构化返回（JSON/Markdown/Excel）全部内置，不额外增加开发负担。
- 支持单次提交最大 100 万 Token 文本（约70–80万汉字）
- 配套调试面板可实时查看 token 分布、注意力热图、专家激活路径
- 小微企业可用按量计费模式，大客户支持私有化部署+国产芯片适配
