LongCat AI 通过 LoZA 稀疏注意力将计算复杂度从 O(L²) 降至 O(L·S)，支持百万级 token 输入与多模态联合理解，128K 上下文解码提速 10 倍、成本降 90%。
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LongCat AI 实现超长文本快速分析与核心提取，核心不在堆参数，而在“算得巧”——它用 LoZA（ZigZag 稀疏注意力）机制重构了计算逻辑，把原本平方级的开销压到接近线性，同时保留语义完整性。
LoZA 稀疏注意力：只算关键部分，跳过冗余路径
传统大模型对每个词都要和所有其他词做交互，长度一长，计算量爆炸。LongCat 的 LoZA 技术先让模型自己学会判断哪些注意力模块重要、哪些可简化：给每个模块打分（α权重），再把约 50% 低分模块替换成轻量级流式稀疏单元（SSA）。这些单元只关注固定窗口（如每 1024 token 中的局部+全局组合），既不丢主线，又大幅省算力。
- 128K 上下文解码速度提升 10 倍
- 256K 预加载提速超 50%，解码成本降低 30%
- 计算复杂度从 O(L²) 降至 O(L·S)，S 是固定小窗口大小
1M 上下文支持：一次喂入，整篇理解
LongCat-Next 和 LongCat-2.0 均原生支持百万级 token 输入，意味着一份 700 页的技术白皮书、整套开源项目代码库、或连续数小时的客服录音转文本，都能一次性送进模型，无需人工切块、拼接或丢失跨段逻辑。
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
- 避免分块导致的上下文断裂和信息遗漏
- 支持跨章节问答、多文件联合推理、长链因果推导
- 实测在 MRCR 长文本评测中稳定性与准确率反超 Qwen-3
配套工具链：从输入到摘要，端到端提效
光有底层能力还不够，LongCat 生态提供了即用型接口和策略，让长文本处理真正落地：
- Flash-Chat-FP8：5600 亿参数 MoE 模型，128K 窗口 + FP8 量化，兼顾精度与推理速度
- ZigZag 推理内核：流式稀疏注意力直接适配实时场景，128K 解码成本仅为全注意力模型的 10%
- 智能摘要插件（如集成在豆包AI等平台）：上传 PDF/Word 后自动启用语义压缩，剥离描述性语言，保留定义、结论与关键数据
- 结构化提示模板：例如“按一级标题→二级标题→核心论点→支撑数据四级输出”，强制模型分层提炼，输出可直接用于知识库构建
多模态延伸：音频+文本联合理解，不止于“读”
LongCat-Flash-Omni 还把这套高效架构扩展到多模态。它用 Chunk-wise 交错机制（CAFI）把长音频按时间分块编码，再与文本对齐建模，实现“听+读”同步分析。比如一段带录音的投诉反馈，模型能同时定位语音中的情绪波动、截图里的订单号、以及文字描述的时间节点，统一生成响应——这比 ASR+CV+LLM 三段式流水线快得多，也更鲁棒。
- 128K 上下文可承载约 71 小时音频（按典型采样率压缩后）
- 四层声学理解（场景→事件→内容→情感）与文本语义联合对齐
- 端侧部署友好，Apache 2.0 开源协议支持私有化落地
