Meituan: LongCat 2.0

A LongCat 2.0 a Meituan ritka szakértőkeverék-architektúrájú nyelvi modellje, összesen 1,6 billió paraméterből 48 milliárd aktív paraméterrel. Közzétett feladatai közé tartozik a kódolás, a kódtárszintű módosítás, a hosszú távú problémamegoldás és az ügynöki munkafolyamat. Válassza a meituan/longcat-2.0 modellt a POST /v1/chat/completions végponton model mezővel és messages tömbbel. Ez a profil szöveget fogad, és a beszélgetésen belül szöveget vagy függvényhívási kéréseket állít elő.

Kódtármódosításhoz adja meg a releváns fájlokat vagy részleteket, a megváltoztatandó működést és a megvalósítás során megtartandó korlátokat. Kérjen konkrét eredményt, például javítófoltot, módosítási sorrendet vagy magyarázatot arról, hogyan halad végig egy hiba a megadott modulokon. Dokumentumelemzéshez adja meg a tényleges forrásszöveget, és jelölje meg azokat a kérdéseket, amelyekre a válasznak megoldást kell adnia. Címkézze a különböző forrásrészleteket, hogy a válasz a következtetéseit a megadott anyaghoz kapcsolhassa.

A közzétett kontextusablak 1 048 756 token, a modellprofil pedig legfeljebb 262 144 válaszgenerálási tokent sorol fel. A forrásanyagot, a beszélgetési előzményeket, az eszközeredményeket és a kért választ a teljes kontextuskereten belül tervezze meg. A kért kimeneti kerethez állítsa be a max_tokens értéket. A nagy kontextus jelentős mennyiségű szöveget képes befogadni, de a feladatnál továbbra is hasznosak az egyértelmű fájlhatárok, az aktuális cél és annak leírása, mit tartalmazzon egy hasznos válasz.

A támogatott vezérlők közé függvényhíváshoz a tools és a tool_choice tartozik. Egy alkalmazás deklarálhat függvényeket kiválasztott fájl olvasására, jóváhagyott ellenőrzés futtatására vagy rekord lekérésére, majd a kapott adatokat a későbbi beszélgetési fordulókban adhatja át. A modell függvényhívást kérhet; az alkalmazás ellenőrzi az argumentumokat, végrehajtja az engedélyezett műveletet és visszaadja az eredményt. Többlépéses feladatnál a kérést, az eszközeredményt és a következő választ tartsa együtt.

További közzétett paraméterek a temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty és repetition_penalty. A támogatott paraméterek listájában a reasoning és az include_reasoning is szerepel. A modellprofil nem támogatja a response_format mezőt, ezért a JSON előállítására adott utasítás promptutasítás marad. Minden strukturált szöveget elemezzen és ellenőrizzen, mielőtt kódnak, adatbázisnak vagy más munkafolyamatnak adja át.

Használjon teljes Chat Completions választ, ha a következő lépéshez az összeállított válasz szükséges, vagy folyamatos szövegátvitelt, ha az alkalmazás érkezés közben jeleníti meg. A visszaadott choices elemekből olvassa ki az üzenettartalmat és az esetleges eszközhívásokat, megőrizve a usage és válaszadatokat. Állítsa össze a folyamatosan érkező változásrészleteket, mielőtt egy javasolt javítófoltot vagy strukturált választ teljesnek tekintene. Kódmódosításnál a kész javaslatot alkalmazás előtt értékelje a megadott követelmények és a tényleges ellenőrzések alapján.