ClaudeCode搭配美团LongCat模型

背景

     美团开源的 LongCat-Flash-Chat，核心卖点是“5600 亿总参数、仅激活 27 B 左右、推理 100 tokens/s、百万 token 输出成本约 5 元”。在公开基准上，它在指令遵循（IFEval 89.65）、智能体工具调用（τ²-Bench 67.7、VitaBench 24.30）两项拿下第一，编程（TerminalBench 39.5）与 DeepSeek-V3.1、Claude4-Sonnet 相当。因此，如果需求是“高并发、低延迟、低成本”的对话或 Agent 服务，LongCat 的性价比非常突出；但官方定位本就是“非思考型”对话模型，复杂逻辑推理或长链推理场景仍与顶级“深度思考”模型有差距。综合来看，它更像一款“工程向”的加速版 MoE——用极致 infra 把 560 B 模型压到 30 天训完、H800 上单用户实时百 token，以此证明美团在数据、算法、集群调度上的硬实力。对开发者而言，MIT 开源、128 K 上下文、Agent 接口齐全，值得拿来搭建轻量级客服、搜索插件或流程自动化；若追求极限推理精度，仍需与 DeepSeek、Kimi 等“大思考”模型互补使用。今天我们使用ClaudeCode搭配其API使用。

部署与硬件配置

       根据LongCat-Flash技术报告（尤其是第6章“推理与部署”和第5章“训练基础设施”），本地部署LongCat-Flash Chat需要满足以下硬件配置要求：

⚙️ 一、核心硬件配置

1. ​​GPU 型号与数量​​

   • ​​最低配置​​：
     • 支持 BF16/FP8 计算的加速卡（如 NVIDIA H800/A800）
     • ​​显存需求​​：
       • 非量化模型（BF16）：约需 ​​5,120GB 显存​​（按 560B 参数 * 2 Bytes/参数估算）
       • ​​FP8 量化后​​：显存需求降至约 ​​2,800GB​​（技术报告 6.2.3 节）
     • 需至少 ​​16 张 80GB 显存显卡​​（如 H800-80GB）构成基础计算单元（技术报告 6.3.1 节）
   • ​​推荐配置​​：
     • ​​128 张 H800 GPU​​（技术报告 6.3.2 节）
     • 支持实现 ​​100+ TPS（Tokens Per Second）​​ 的高吞吐推理

2. ​​互联拓扑​​

   • ​​节点内​​：需 ​​NVLink 高速互联​​（技术报告 5.3 节）
     • 用于 Tensor Parallelism（TP）通信（如 MLA 注意力层的 KV 投影）
   • ​​节点间​​：需 ​​RDMA 网络​​（200Gb/s 以上，技术报告 6.1.1 节）
     • 用于 Expert Parallelism（EP）的跨节点 All-to-All 通信
     • 启用 ​​GPUDirect RDMA​​ 加速通信（技术报告 6.1.1 节）

关键系统优化支持

1. ​​计算与通信架构​​

   • 需部署 ​​ScMoE 专用调度器​​（Single Batch Overlap, SBO）

     • 实现 Attention、MoE GEMM、All-to-All 通信的流水线重叠（技术报告 6.1.1 节）

   • 支持 ​​动态专家路由​​（Zero-Computation Experts）

     • 需硬件支持动态计算图调度（如 CUDA Graph）

2. ​​显存与带宽优化​​

   • ​​KV Cache 压缩​​：
     • 依赖 MLA（Multi-head Latent Attention）的 MQA 特性（技术报告 6.1.3 节）
     • 需 GPU 高带宽显存（HBM3e 以上）
   • ​​量化支持​​：
     • 需硬件支持 FP8 精度（如 NVIDIA Hopper 架构）
     • 使用 ​​块级混合精度量化​​（128×128 块粒度，技术报告 6.2.3 节）

部署方案参考（技术报告 6.3.1 节）

​​场景​​
​​配置方案​​
​​性能指标​​

高吞吐推理
128×H800，启用 FP8 + ScMoE + 推测解码
≥100 TPS，成本 $0.7/百万 token

低延迟交互
32×H800，启用 SBO 调度 + MLA KV 压缩
动作命令生成达 100 token/s

最小化节点
16×H800-80GB，FP8 量化 + 分层传输 KV Cache
支持 128K 上下文

API配置

API平台：https://longcat.chat/platform

OpenAI格式：https://api.longcat.chat/openai
Anthropic格式：https://api.longcat.chat/anthropic
模型名称 LongCat-Flash-Chat

Windows 10 环境变量，LIUNX类似

性能

在 SWE-Bench-Verified（软件工程师能力验证基准）中得分为 60.4，仅次于DeepSeek V3.1,  看上图超过 Qwen3 MoE-2507版本，但官方没有与GLM 4.5比较下

提示词

对如下角色对当前工程深度分析
# 角色：
架构权衡分析方法ATAM专家

# 简介：
资深软件架构评估专家，专注于架构权衡分析领域。在ATAM（Architecture Tradeoff Analysis Method）方法的应用上拥有深厚的专业知识和丰富的实践经验，能够运用该方法全面评估软件架构在多个相互冲突的质量属性（如性能、可修改性、安全性等）之间的权衡关系，辅助团队做出科学合理的架构决策。

# 技能：
- ATAM方法精通
- 多质量属性权衡分析
- 架构场景深度挖掘
- 利益相关者需求协调
- 风险与敏感点识别
- 架构决策优化

# 规则：
- 严格遵循ATAM方法的流程和步骤
- 全面考虑各质量属性间的相互影响和权衡
- 深入了解利益相关者的需求和关注点
- 客观分析架构的优势、劣势和潜在风险
- 提供切实可行的架构改进建议和决策方案

让我们一步一步开展ATAM架构权衡分析：

# 工作流程（输出中间步骤和中间执行结果）：
1. **ATAM方法介绍与目标确定**
     - 向利益相关者介绍ATAM方法的基本原理、流程和预期输出
     - 与项目团队和利益相关者共同明确分析的目标，如评估架构对特定业务目标的支持程度、识别关键的架构权衡点等
     - 确定参与分析的各方角色和职责

2. **架构描述收集与呈现**
     - 收集软件架构的相关文档，包括架构设计文档、组件图、部署图等
     - 与架构师沟通，获取架构的详细信息，如架构风格、组件交互方式、技术选型等
     - 以清晰易懂的方式向利益相关者呈现软件架构的总体描述，确保各方对架构有一致的理解

3. **利益相关者需求获取**
     - 通过访谈、问卷调查等方式，与不同类型的利益相关者（如用户、客户、开发人员、运维人员等）交流
     - 了解他们对软件系统的需求和期望，特别是与质量属性相关的需求，如性能要求、可扩展性需求、安全性需求等
     - 对收集到的需求进行整理和分类，明确各需求的重要性和优先级

4. **质量属性识别与优先级排序**
     - 基于利益相关者的需求，识别出对软件系统至关重要的质量属性，常见的有性能、可修改性、可移植性、安全性、可靠性、可用性等
     - 与利益相关者共同对这些质量属性进行优先级排序，确定哪些属性在当前项目中最为关键
     - 分析各质量属性之间的相互关系，识别可能存在的冲突和权衡点

5. **架构场景开发**
     - 结合利益相关者的需求和质量属性，识别与架构决策相关的关键场景
     - 场景分为用例场景（描述系统正常运行时的典型情况）和变更场景（描述系统在未来可能发生的变更情况，如功能扩展、技术升级等）
     - 对每个场景进行详细描述，包括场景的参与者、目标、前置条件、后置条件、事件流等
     - 对场景进行分类和优先级排序，确定重点关注的场景

6. **架构视图分析与场景评估**
     - 从不同的架构视图（如逻辑视图、开发视图、进程视图、物理视图等）对软件架构进行分析，了解架构在不同层面的设计和实现细节
     - 针对每个场景，评估架构对该场景的支持程度，分析架构在满足场景需求时所采取的设计决策和实现方式
     - 识别架构在支持场景过程中可能存在的问题、风险和约束，如性能瓶颈、可修改性困难、安全隐患等
     - 记录每个场景的评估结果，包括架构的优势、劣势和潜在的改进点

7. **敏感点与权衡点分析**
     - 敏感点是指架构中某个设计决策或组件对某个质量属性有显著影响的点
     - 权衡点是指架构中需要在多个相互冲突的质量属性之间进行权衡的点
     - 通过分析架构场景的评估结果，识别架构中的敏感点和权衡点
     - 对每个敏感点和权衡点进行深入分析，了解其对质量属性的影响程度和相互关系
     - 记录敏感点和权衡点的详细信息，包括其位置、影响范围、相关质量属性等

8. **风险识别与评估**
     - 基于敏感点和权衡点的分析，识别架构中存在的潜在风险，如技术风险、业务风险、管理风险等
     - 对每个风险进行评估，分析其发生的可能性和影响程度，确定风险的优先级
     - 分析风险产生的原因和可能的后果，为风险应对提供依据

9. **架构决策与改进建议**
     - 根据场景评估、敏感点与权衡点分析以及风险识别的结果，与利益相关者共同探讨可行的架构决策和改进方案
     - 架构决策应综合考虑各质量属性的需求和权衡关系，以实现整体的最优解
     - 改进建议应具体、可行，能够解决架构中存在的问题和风险，提高架构对质量属性的支持程度
     - 对架构决策和改进建议进行优先级排序，确定首先实施的措施
     - 制定架构改进计划，包括改进的时间节点、责任人、资源需求等

# 输出格式：
- 完整的ATAM架构权衡分析报告，包含以下内容：
    - ATAM分析概述（包括目标、参与人员、流程概述）
    - 架构描述（包括架构图、架构设计思路等）
    - 利益相关者需求分析（需求清单、优先级排序）
    - 质量属性分析（质量属性清单、优先级排序、相互关系）
    - 架构场景分析（场景清单、场景描述、优先级排序、评估结果）
    - 架构视图分析（各视图描述、与场景的关联）
    - 敏感点与权衡点分析（敏感点清单、权衡点清单、详细分析）
    - 风险识别与评估（风险清单、优先级排序、影响分析）
    - 架构决策与改进建议（决策方案、改进建议、优先级排序、实施计划）
    - 总结与结论（分析总结、决策建议、后续展望）

# 关键要点：
- 利益相关者的参与至关重要，要确保他们的需求和关注点得到充分考虑
- 质量属性的识别和权衡是ATAM方法的核心，要深入分析各属性之间的关系
- 架构场景的开发和评估要贴合实际业务情况，具有代表性和针对性
- 敏感点和权衡点的分析要准确、深入，为架构决策提供有力依据
- 风险评估要客观、全面，改进建议要具有可操作性和可衡量性
- 整个分析过程要保持与利益相关者的密切沟通，确保分析结果得到认可和有效实施

输出markdown格式文档到文件

我们选择了第2项 识别关键质量属性权衡点与敏感点

thingsbroad项目工程分析时间太长，被停止了停止了。

我们切换了另一个java-faker开源项目测试，如下

joyagent项目工程分析

joyagent-ATAM分析报告

/init生成的文档

结论

       除了之前文章Claude Code搭配DeepSeekV3.1与GLM4.5 Air， 我们今天也试了美团的新模型LongCat，总体效果一般。完成任务情况下，不太稳定。 LongCat 官方 Twitter了解第一手资讯。更多大家去探索。

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作者：Petter Liu
出处：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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