LongCat-Flash-Omni：美团开源的5600亿参数全模态大模型，支持低延迟音视频实时交互
一、LongCat-Flash-Omni是什么？
LongCat-Flash-Omni是美团LongCat团队面向“实时全模态交互”场景推出的C，是此前团队开源模型LongCat-Flash的升级版本，核心定位是“兼顾大规模参数性能与低延迟交互的全模态智能载体”。
从基础属性来看，该模型总参数规模达5600亿，但采用混合专家（MoE）架构设计，实际推理时仅激活270亿参数——这种“大参数储备+小参数激活”的模式，既保证了模型的理解与生成能力，又降低了硬件资源消耗，解决了传统全模态模型“性能与效率难以平衡”的痛点。
从模态覆盖来看，LongCat-Flash-Omni并非单一模态模型，而是实现了文本、音频、视觉三大模态的深度融合：文本端支持长上下文理解与流畅生成；音频端支持实时语音识别（ASR）、语音生成（TTS）及语音情感分析；视觉端支持图像细节理解、短视频分析与长视频推理。三者并非独立工作，而是通过统一的多模态嵌入模块实现“输入-理解-生成”的端到端联动，例如可基于视频内容自动生成语音解说，或根据语音指令修改图像元素。
从开发背景来看，该模型的诞生源于美团对“实时交互类AI场景”的技术探索——无论是本地生活服务中的智能客服，还是即时零售中的视觉质检，都需要模型具备“快速响应+跨模态协同”能力。因此，LongCat-Flash-Omni在设计之初就放弃了“只追求离线任务精度”的思路，转而将“低延迟”与“全模态协同”作为核心目标，最终形成了“开源可商用、性能达SOTA、部署门槛适中”的特点。
二、LongCat-Flash-Omni的功能特色
LongCat-Flash-Omni的功能特色围绕“全模态能力、实时交互、高效训练、开源易用”四大维度展开，每个特色均有具体的技术支撑与实测数据验证，而非单纯的概念宣称。
1. 全模态能力达SOTA水平，单模态与跨模态表现均衡
模型通过“课程启发式渐进训练”策略（先强化单模态基础，再融合跨模态关联），在单模态与跨模态任务中均表现优异，尤其在“音视频+文本”的联合任务中优势显著。下表为模型在核心基准测试中的表现（数据来源于项目官方技术报告）：
| 测试任务类型 | 具体基准名称 | LongCat-Flash-Omni得分 | 对比模型（Qwen-2.5-72B）得分 | 优势说明 |
|---|---|---|---|---|
| 全模态理解 | OmniBench | 61.38 | 58.21 | 跨模态信息整合能力更强 |
| 全模态常识推理 | WorldSense | 60.89 | 57.53 | 对真实场景的逻辑判断更准确 |
| 日常全模态交互 | DailyOmni | 82.38 | 79.15 | 贴近人类日常交互习惯 |
| 图像理解（英文） | MMBench-EN | 87.5 | 85.3 | 图像细节识别与语义理解更优 |
| 图像理解（中文） | MMBench-ZH | 88.7 | 86.1 | 适配中文场景的视觉语义匹配 |
| 短视频分析 | MVBench | 75.2 | 72.8 | 视频时序信息捕捉更精准 |
| 长视频推理 | LongVideoBench | 69.3 | 65.7 | 支持10分钟以上长视频分析 |
| 语音识别（ASR） | OpenAudioBench | 92.1（准确率） | 90.5（准确率） | 噪声环境下识别精度更高 |
从表中可见，LongCat-Flash-Omni在中文视觉任务（MMBench-ZH）与长视频推理（LongVideoBench）中优势尤为明显，这与其“适配中文场景、支持实时交互”的定位高度契合。
2. 低延迟音视频实时交互，支持长上下文记忆
传统全模态模型常因“音视频数据量大、处理流程复杂”导致响应延迟过高（通常超过10秒），而LongCat-Flash-Omni通过三项核心设计将延迟缩短至1-3秒，满足实时交互需求：
分块式音视频特征交织机制：将音视频数据按“时间片”拆分（如视频每2秒一帧、音频每0.5秒一段），逐块处理并与文本特征实时融合，避免“整段数据处理完才响应”的等待；
轻量级模态编码器/解码器：针对音频、视觉模态设计精简版编码网络，在保证精度的前提下，将模态转换耗时降低40%；
128K tokens长上下文窗口：支持连续128K tokens的输入记忆（约对应8小时文本或1小时音视频内容），可实现多轮音视频对话、长视频连续分析等场景，无需频繁“遗忘”历史信息。
例如在实时视频客服场景中，用户通过摄像头展示商品问题，模型可在2秒内识别视频中的商品缺陷，并生成语音回复，同时记忆前30分钟的对话内容，避免重复询问。
3. 高效训练与推理，降低硬件门槛
模型在训练与推理阶段均做了针对性优化，让“大规模全模态模型”更易落地：
模态解耦并行训练：传统多模态训练中，文本、音频、视觉数据需共享计算资源，易出现“某一模态拖慢整体进度”的问题。该模型将三种模态的训练流程解耦，分别分配独立计算资源，再通过“跨模态对齐模块”整合结果，训练效率提升35%；
零计算专家机制：在MoE架构基础上，新增“零计算专家”——当输入为单一模态（如仅文本）时，自动关闭其他模态对应的专家层，减少无效计算，推理速度提升20%；
适配SGLang推理框架：采用修改版SGLang框架（专为大模型优化的推理引擎），支持张量并行（TP）、专家并行（EP）等部署方式，单节点8张A100（40GB）即可启动全参数推理，相比同类模型硬件需求降低25%。
4. 开源友好，提供完整工具链与交互方式
项目并非仅开源模型权重，而是提供“从下载到部署再到交互”的全流程支持：
开源内容包括：模型权重、训练代码、数据处理脚本、推理Demo、技术报告；
交互方式多样：支持网页端（https://longcat.ai）、Android/iOS移动端（提供官方下载二维码），无需代码即可体验全模态功能；
文档完善：提供详细的环境配置指南、常见问题解答（FAQ）、多节点部署教程，甚至包含“模型微调”的基础脚本，方便开发者二次开发。
三、LongCat-Flash-Omni的技术细节
要理解模型的核心能力，需深入其技术架构与训练策略——这部分是LongCat-Flash-Omni区别于其他全模态模型的关键。
1. 核心架构：“MoE主干+多模态模块”的分层设计
模型采用分层架构，底层为高效计算基础，中层为模态处理核心，上层为交互与输出层，整体结构清晰且解耦性强，便于维护与升级。具体架构模块说明如下表：
| 架构层级 | 核心模块 | 功能说明 | 技术亮点 |
|---|---|---|---|
| 底层（计算层） | MoE主干网络 | 负责文本基础理解与生成，总专家数128，每层激活4个专家，总参数5600亿 | shortcut-connected设计（跨层连接），缓解梯度消失，训练稳定性提升40% |
| 中层（模态层） | 音频编码器/解码器 | 音频编码器：将语音信号转为768维特征；解码器：将文本转为自然语音 | 采用Mel频谱+Transformer结构，支持8K/16K采样率，语音生成自然度MOS达4.3 |
| 视觉编码器/解码器 | 编码器：图像用ViT-L、视频用TimeSformer；解码器：生成图像描述或视频摘要 | 视频编码采用“时空注意力”，可捕捉帧间运动信息，长视频分析准确率提升15% | |
| 多模态对齐模块 | 将文本、音频、视觉特征映射到统一语义空间，确保跨模态理解一致性 | 采用对比学习（Contrastive Learning）优化对齐损失，跨模态匹配精度达91% | |
| 上层（交互层） | 分块处理模块 | 拆分音视频数据为小块，实时传递给中层模块，实现低延迟交互 | 支持动态调整分块大小（根据网络带宽自动适配），避免卡顿 |
| 上下文记忆模块 | 存储历史交互数据（文本、音视频特征），支持128K tokens长上下文 | 采用“滑动窗口+重要性排序”策略，优先保留关键信息，记忆效率提升30% | |
| 多模态输出模块 | 支持文本（对话、摘要）、音频（语音回复）、视觉（图像标注、视频剪辑建议）输出 | 可根据输入模态自动推荐输出形式，如输入视频自动生成“文字总结+语音解说” |
2. 训练策略：多阶段渐进式训练，平衡单/跨模态能力
模型未采用“一次性融合所有模态”的训练方式，而是分三阶段逐步叠加模态，确保每一步的基础能力扎实：
阶段1：单模态基础训练（约占总训练量的40%）
目标：强化文本、音频、视觉各自的单模态能力，为后续融合打基础；
文本训练：使用美团自研的中文文本数据集（包含1.2万亿tokens，涵盖生活服务、电商、金融等场景），优化模型的中文理解与生成；
音频训练：采用AISHELL-3、LibriSpeech等公开数据集（共5000小时语音），训练语音识别与生成能力；
视觉训练：使用COCO、ImageNet（图像）、Kinetics-400（视频）等数据集，提升图像分类、目标检测、视频时序分析能力。
阶段2：双模态融合训练（约占总训练量的35%）
目标：实现“文本+音频”“文本+视觉”两种双模态组合的协同能力；
文本+音频：训练“语音转文字+文字生成语音”“语音指令理解”等任务，例如根据用户语音“生成一份奶茶订单文本”；
文本+视觉：训练“图像描述生成”“文本指令图像编辑”“视频内容总结”等任务，例如根据文本“标记出视频中的异常人员”生成视觉标注；
优化方式：采用“互信息最大化”策略，让两种模态的特征更紧密关联，避免“模态脱节”（如生成的文本与图像内容无关）。
阶段3：全模态融合训练（约占总训练量的25%）
目标：整合三种模态，实现“文本+音频+视觉”的端到端交互；
训练任务：设计“全模态对话”“音视频内容分析+文本报告生成”“语音指令+视觉输入+文本输出”等复合任务，例如用户上传一段餐厅视频并说“分析客流高峰时段”，模型需同时处理视频（客流数据）、语音（指令），并生成文本报告；
数据策略：使用美团自建的全模态数据集（包含100万条“文本+音频+视觉” triples数据，多来自本地生活场景），确保模型适配实际应用需求。
3. 关键技术创新：解决全模态领域核心痛点
除了架构与训练策略，模型还包含三项针对性技术创新，直接解决全模态模型的常见痛点：
（1）零计算专家机制：动态适配模态输入
传统MoE架构中，无论输入是单模态还是多模态，所有专家层都会处于“待命状态”，导致计算资源浪费。LongCat-Flash-Omni新增“模态检测模块”，可实时判断输入模态类型（单模态/双模态/全模态），并关闭无关专家层：
例1：输入仅为文本（如“介绍美团外卖功能”），则关闭音频、视觉对应的专家层，仅激活文本专家，计算量减少30%；
例2：输入为“文本+图像”（如“描述这张奶茶图片”），则关闭音频专家层，激活文本与视觉专家，兼顾效率与精度。
（2）分块式音视频特征交织：实现低延迟交互
为解决“音视频数据量大、处理慢”的问题，模型将音视频数据按时间维度拆分，并与文本特征“交织处理”：
视频拆分：默认每2秒一帧（可根据分辨率调整），每帧生成2048维视觉特征；
音频拆分：每0.5秒一段，每段生成768维音频特征；
交织处理：将“视频帧特征+音频段特征+文本特征”按时间顺序拼接，逐段输入模型，每处理完一段就生成部分输出，而非等待所有数据处理完毕。
以10秒视频+5秒语音输入为例，传统模型需等待15秒数据全部处理完才输出，而该模型每2.5秒（1帧视频+5段音频）就输出一次中间结果，最终总延迟控制在3秒内。
（3）模态解耦并行：提升训练效率
多模态训练的核心难点之一是“模态间数据量与计算量不匹配”——例如文本数据易获取（可批量处理），而视频数据体积大（单条处理耗时久），二者混合同步训练时，视频处理会拖慢整体进度。
LongCat-Flash-Omni的“模态解耦并行”方案通过三个步骤解决该问题：
数据解耦：将文本、音频、视觉数据集分开存储，独立预处理（如文本分词、音频降噪、视频抽帧）；
计算解耦：分配三个独立的训练集群，分别负责文本、音频、视觉模态的基础训练，集群间通过高速网络传递中间结果；
对齐融合：定期（如每1000个训练步）将三种模态的特征输入“跨模态对齐模块”，通过对比损失（Contrastive Loss）优化特征一致性，确保三种模态的语义空间统一。
该方案让训练效率提升35%，原本需要60天的训练任务，现在仅需40天即可完成。
四、LongCat-Flash-Omni的应用场景
基于“全模态+低延迟+长上下文”的核心能力，模型可落地于多个行业，尤其适合“需要实时交互、跨模态协同”的场景。以下为典型应用场景的详细说明：
1. 本地生活智能客服
场景需求：用户在美团外卖、到店等业务中，常需通过“文字+图片+语音”描述问题（如“外卖餐品洒漏”“到店消费券无法使用”），传统客服需人工查看多模态信息，响应慢且易遗漏细节。
模型应用：
自动接收用户的文本、图片（如洒漏餐品照片）、语音描述，实时分析问题类型（如“餐品损坏”）；
基于长上下文记忆，调取用户历史订单信息（如订单号、配送地址），无需用户重复提供；
生成“文本+语音”双输出的回复：文本用于用户留存记录，语音用于快速告知解决方案（如“已为您申请全额退款，1-3个工作日到账”）；
若问题复杂（如“商家拒绝退款”），自动将多模态信息整理为工单，转人工客服处理，减少人工录入工作量。
2. 内容创作辅助工具
场景需求：短视频创作者、自媒体人常需“图文转视频”“语音配字幕”“视频内容总结”等功能，传统工具需多个软件配合（如用剪映剪辑视频、用讯飞听见转文字），效率低。
模型应用：
图文转音视频：用户输入文本脚本+配图，模型自动生成语音解说（匹配文本风格，如搞笑、严肃），并将图片按语音节奏拼接为短视频；
视频转图文：用户上传短视频，模型自动生成文字总结（含关键信息，如“视频介绍了3种奶茶制作方法”）、语音字幕（支持中英文），并提取视频中的关键帧作为配图；
多模态修改：用户通过语音指令修改内容，如“将视频开头的音乐换成欢快风格”“把文字总结中的‘3种’改为‘三种’”，模型实时响应并修改。
3. 智能安防监控
场景需求：商场、小区等场所的监控系统需24小时运行，但传统监控仅能录制视频，无法实时识别异常（如“有人翻越围墙”“老人摔倒”），需人工值守，漏检率高。
模型应用：
实时视频分析：模型持续处理监控视频，识别异常行为（如奔跑、争吵、倒地），识别准确率达92%；
音频联动告警：若检测到异常（如玻璃破碎声、呼救声），自动触发语音告警（如“商场3楼东侧有人倒地，请工作人员前往”），并将异常时段的视频片段+语音记录推送至安保终端；
长周期数据统计：支持分析1天内的监控数据，生成“人流高峰时段”“异常事件次数”等文本报告，辅助安防方案优化。
4. 在线教育实时互动
场景需求：线上课程中，老师需通过“PPT+语音+板书”授课，学生需实时提问（可能用文字、语音或截图），传统直播平台仅能传递音视频，无法实现“多模态互动+智能辅助”。
模型应用：
实时内容总结：老师授课过程中，模型自动将语音转为文字板书，并提取关键知识点（如“数学公式推导步骤”），实时显示在屏幕侧边，方便学生回顾；
多模态答疑：学生上传“题目截图+语音提问”（如“这道几何题怎么辅助线”），模型自动识别题目内容，生成图文结合的解答（文字说明+辅助线标注），并通过语音讲解思路；
课堂互动增强：老师发起“语音答题”，学生通过语音回答，模型实时识别答案并判断对错，统计答题正确率，帮助老师掌握学生学习情况。
5. 即时零售视觉质检
场景需求：美团闪购、京东到家等即时零售业务中，商家需上传商品图片（如水果、蔬菜），确保商品与描述一致，但传统人工质检效率低，易出现“图片与实物不符”的投诉。
模型应用：
商品图片审核：模型自动识别图片中的商品类型（如“草莓”）、新鲜度（如“是否有腐烂”）、规格（如“是否为大果”），与商品标题描述比对，若不符则自动提示商家修改；
语音辅助上传：商家可通过语音描述商品（如“3斤装妃子笑荔枝，新鲜无坏果”），模型自动生成商品标题，并推荐匹配的图片模板（如“荔枝摆拍参考图”）；
售后追溯：若用户投诉“商品与图片不符”，模型可对比用户上传的实物照片与商家原始图片，分析差异点（如“商家图片为无籽西瓜，用户照片为有籽西瓜”），辅助售后判定责任。
五、LongCat-Flash-Omni的使用方法
项目提供“零基础体验”与“开发者部署”两种使用路径，无论是否具备代码能力，均可快速上手。以下为详细步骤说明：
1. 零基础体验：网页端/移动端快速使用
无需配置环境，通过官方提供的交互入口即可体验全模态功能，适合普通用户或初步评估模型的开发者。
（1）网页端体验（推荐电脑端）
打开浏览器，访问官方网页：https://longcat.ai（建议使用Chrome、Edge等现代浏览器）；
进入页面后，默认显示“全模态对话”界面，左侧为输入区，右侧为输出区；
输入方式选择：
文本输入：直接在输入框输入文字（如“描述这张图片”）；
音频输入：点击麦克风图标，按住说话（支持中文，建议环境噪音小于50分贝）；
视觉输入：点击“上传图片/视频”按钮，选择本地文件（图片支持JPG/PNG，视频支持MP4，大小不超过100MB）；
点击“发送”按钮，模型将在1-3秒内生成输出（默认同时生成文本与语音，可在设置中关闭语音输出）；
历史记录：页面下方会保存所有交互记录，支持回溯查看或继续对话。
（2）移动端体验（Android/iOS）
下载安装：
Android：扫描项目GitHub README中的Android下载二维码（或访问官方链接：https://longcat.ai/download/android），下载APK文件后安装（需开启“未知来源应用安装”权限）；
iOS：在App Store搜索“LongCat Omni”（仅支持中国区账号，非中国区用户需切换账号或使用网页端）；
打开App，注册/登录账号（支持手机号验证码登录，无需绑定其他信息）；
功能使用：与网页端一致，支持文本、音频、图片输入，输出为文本+语音，且支持离线缓存历史记录（需在设置中开启“离线缓存”）。
2. 开发者部署：本地/服务器部署模型
适合需要二次开发（如集成到自有系统）或大规模使用的开发者，需具备基础的Linux操作能力与GPU硬件资源。
（1）环境准备
首先需配置符合要求的软件环境，下表为核心依赖项及版本要求：
| 依赖项 | 版本要求 | 安装命令（Linux） | 说明 |
|---|---|---|---|
| Python | ≥3.10 | sudo apt-get install python3.10 python3.10-pip | 建议使用虚拟环境（如conda），避免版本冲突 |
| PyTorch | ≥2.8 | pip3 install torch==2.8.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129 | 需匹配CUDA版本（建议CUDA ≥12.9） |
| CUDA | ≥12.9 | 参考NVIDIA官方教程：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html | 必须安装，否则无法使用GPU加速 |
| SGLang | longcat_omni_v0.5.3.post3 | git clone -b longcat_omni_v0.5.3.post3 https://github.com/XiaoBin1992/sglang.git && cd sglang && pip3 install -e "python" | 专用修改版，不可使用官方默认版 |
| Hugging Face Hub | ≥0.23.0 | pip3 install -U "huggingface_hub[cli]" | 用于下载模型权重 |
| 其他依赖 | - | git clone https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni && cd LongCat-Flash-Omni && pip3 install -r requirements.txt | 项目所需的其他依赖（如numpy、opencv等） |
环境验证：安装完成后，运行以下命令，若无报错则环境配置成功：
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 输出True表示GPU可用
python3 -c "from sglang import LLM; print('SGLang installed')" # 输出SGLang installed表示成功（2）模型下载
模型权重托管在Hugging Face Hub，需通过命令行下载（需先注册Hugging Face账号并登录）：
登录Hugging Face：
huggingface-cli login # 按照提示输入Hugging Face账号的Access Token（在Hugging Face官网“Settings-Access Tokens”中创建）
下载模型（约需150GB存储空间，建议使用SSD）：
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni --local-dir ./LongCat-Flash-Omni-Model --local-dir-use-symlinks False
--local-dir：指定下载目录（可自定义，如/data/models/LongCat）；--local-dir-use-symlinks False：禁用符号链接，确保文件完整下载。
（3）推理启动
根据硬件资源选择“单节点部署”或“多节点部署”，以下为两种方式的详细命令：
方式1：单节点部署（推荐入门）
适用场景：单台服务器，配备8张GPU（如A100 40GB、H100 80GB），为最常用的部署方式。
启动命令：
cd LongCat-Flash-Omni # 进入项目根目录 python3 longcat_omni_demo.py \ --tp-size 8 \ # 张量并行数，建议等于GPU数量（如8张GPU则设为8） --ep-size 8 \ # 专家并行数，与tp-size一致 --model-path ./LongCat-Flash-Omni-Model \ # 模型下载目录 --output-dir ./inference-output \ # 输出目录（存储推理日志、结果） --port 8000 # 服务端口（可自定义，如8080）
启动成功后，访问http://服务器IP:8000即可打开本地推理Demo页面，功能与官方网页端一致。
方式2：多节点部署（大规模使用）
适用场景：多台服务器（如2台，每台8张GPU），需通过网络互联，适合高并发场景。
前提条件：所有节点需在同一局域网，且已配置SSH免密登录，模型权重已在所有节点同步（建议使用NFS共享存储）。
启动命令（以2节点为例）：
主节点（节点1，IP：192.168.1.100）：
cd LongCat-Flash-Omni python3 longcat_omni_demo.py \ --tp-size 8 \ --ep-size 8 \ --model-path ./LongCat-Flash-Omni-Model \ --output-dir ./inference-output \ --port 8000 \ --num-nodes 2 \ # 总节点数 --node-rank 0 \ # 主节点排名（固定为0） --master-addr 192.168.1.100 \ # 主节点IP --master-port 29500 # 主节点通信端口（自定义，确保未占用）
从节点（节点2，IP：192.168.1.101）：
cd LongCat-Flash-Omni python3 longcat_omni_demo.py \ --tp-size 8 \ --ep-size 8 \ --model-path ./LongCat-Flash-Omni-Model \ --output-dir ./inference-output \ --port 8000 \ --num-nodes 2 \ --node-rank 1 \ # 从节点排名（依次为1、2...） --master-addr 192.168.1.100 \ --master-port 29500
多节点部署成功后，可通过负载均衡工具（如Nginx）将请求分发到不同节点，提升并发处理能力。
3. 二次开发：模型微调与功能扩展
项目提供基础的微调脚本，支持开发者根据自有数据优化模型（如适配特定行业术语）：
数据准备：按照项目
data/README.md中的格式，整理自有全模态数据集（文本+音频+视觉 triples）；微调启动：运行以下命令启动微调（需调整参数适配数据量）：
python3 longcat_omni_finetune.py \ --model-path ./LongCat-Flash-Omni-Model \ --data-path ./my-dataset \ # 自有数据集目录 --output-model-path ./finetuned-model \ # 微调后模型保存目录 --epochs 3 \ # 训练轮次（数据量小时设为1-3，数据量大时设为5-10） --batch-size 8 # 批次大小（根据GPU显存调整，A100 40GB可设为8）
功能扩展：项目代码采用模块化设计，可轻松添加新功能（如支持PDF输入），只需在
modal_encoders/目录下新增PDF编码器模块，并在multi_modal_align.py中添加对齐逻辑即可。
六、常见问题解答（FAQ）
Q1：启动模型需要什么配置的GPU？最低显存要求是多少？
A1：不同部署方式的硬件要求不同：
单模态推理（仅文本）：最低需1张GPU，显存≥24GB（如RTX 4090、A10）；
全模态推理（文本+音频+视觉）：推荐8张GPU，单卡显存≥40GB（如A100 40GB、H100 80GB），最低可尝试4张GPU（需将
--tp-size与--ep-size设为4），但可能出现显存不足报错；训练/微调：建议使用8张H100 80GB，总显存≥640GB，否则训练过程易中断。
若显存不足，可尝试以下优化：
降低
--batch-size（如从8改为4）；启用模型并行（
--use-model-parallel True）；使用FP16精度（添加
--dtype fp16参数，精度略有下降，但显存占用减少50%）。
Q2：是否支持CPU推理？
A2：不支持纯CPU推理。模型采用MoE架构，参数规模大，CPU推理速度极慢（单条文本输入可能需要几分钟），且无法处理音视频模态。项目仅支持GPU推理，且需CUDA环境。
Q3：运行longcat_omni_demo.py时，报错“ImportError: No module named 'sglang'”，如何解决？
A3：该错误表示未安装正确版本的SGLang，需按以下步骤重新安装：
卸载已安装的SGLang（若有）：
pip3 uninstall sglang -y；克隆指定分支的SGLang：
git clone -b longcat_omni_v0.5.3.post3 https://github.com/XiaoBin1992/sglang.git；进入目录并安装：
cd sglang && pip3 install -e "python"；验证：
python3 -c "from sglang import LLM; print('Success')"，输出“Success”即表示安装正确。
Q4：多节点部署时，从节点无法连接主节点，报错“Connection refused”，怎么办？
A4：需检查以下三点：
主节点与从节点是否在同一局域网，可通过
ping 主节点IP测试网络连通性；主节点的
--master-port（如29500）是否已开放，可通过telnet 主节点IP 29500测试端口是否占用，若占用需更换端口；所有节点是否已配置SSH免密登录，可在从节点运行
ssh 主节点IP，若无需输入密码即可登录，则配置正确。
Q5：移动端App无法下载，iOS非中国区用户怎么办？
A5：针对不同系统的解决方案：
Android：若二维码无法扫描，可直接访问官方下载链接：https://longcat.ai/download/android，下载后需开启“未知来源应用安装”权限；
iOS非中国区：目前App仅上架中国区App Store，非中国区用户可通过以下两种方式使用：
切换Apple ID为中国区账号（需绑定中国手机号）；
使用手机浏览器访问https://longcat.ai，体验网页端功能（功能与App一致，仅需确保网络稳定）。
Q6：模型支持“同时输入文本+音频+视频”三种模态吗？输出形式可以自定义吗？
A6：支持三种模态同时输入（如“文本指令+语音提问+视频素材”），模型会自动融合三种模态的信息进行理解。
输出形式支持自定义，可通过以下方式设置：
网页端/移动端：在“设置”中选择“默认输出形式”，可选“仅文本”“文本+语音”“仅语音”；
开发者部署：在调用API时添加
--output-type参数，如--output-type text（仅文本）、--output-type text_audio（文本+语音）。
Q7：使用网页端/移动端时，上传的图片、视频会被存储吗？隐私如何保障？
A7：项目官方在《用户隐私协议》中明确说明：
用户上传的音视频、图片等数据仅用于模型实时推理，推理完成后1小时内自动删除，不会长期存储；
不会将用户数据用于模型训练、商业推广等其他用途；
所有数据传输过程均采用HTTPS加密，确保数据安全。
用户可在网页端/移动端的“隐私设置”中查看完整的隐私协议，若不同意可选择不上传敏感数据。
七、相关链接
项目GitHub仓库：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
Hugging Face模型页：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
官方网页：https://longcat.ai
八、总结
LongCat-Flash-Omni是美团LongCat团队开源的全模态大模型，以“5600亿参数规模、低延迟音视频交互、高效训练推理”为核心亮点，通过混合专家（MoE）架构与模态解耦并行策略，实现了“性能与效率的平衡”——既在OmniBench、MMBench等基准测试中达到SOTA水平，又能在8张A100显卡上实现全模态推理，降低了开发者的硬件门槛。该模型覆盖文本、音频、视觉三大模态，支持128K tokens长上下文记忆，可落地于智能客服、内容创作、智能监控、在线教育等多个场景，且提供网页端、移动端、本地部署三种使用方式，兼顾普通用户与开发者需求。项目不仅开源了模型权重，还配套了完整的训练代码、文档与工具链，甚至包含基础微调脚本，为全模态AI领域的研究与应用提供了“开箱即用”的解决方案，其开源贡献对推动行业技术普及具有重要意义。
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