Familia LongCat · 69B de parámetros

LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B

MoE disperso de Meituan, con 69B / 3B activos, contexto nativo de 1M de tokens y ~40 GB de VRAM en Q4. Licencia MIT, orientado al chat y al razonamiento.

🇨🇳 Meituan·Licencia MIT·Contexto 976.5625k tokens·Fecha de lanzamiento 2026-07-31← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Contexto nativo masivo de hasta ~1M de tokens
  • MoE disperso: solo ~3B activos, velocidad de procesamiento aceptable para su tamaño
  • Licencia MIT permisiva
  • Orientado a razonamiento y chat
Limitaciones que debes conocer
  • —~40 GB de VRAM en Q4: requiere varias GPU o mucha RAM
  • —Modelo reciente: poca perspectiva sobre su comportamiento y pocos benchmarks públicos
  • —Sin etiqueta de Ollama — instalación a través de HuggingFace
Arquitectura
MoE disperso (Sparse) · 69B parámetros totales, ~3B activos por token · ventana de contexto nativa de hasta 1M tokens
Entrenamiento
Variante Lite Sparse de la serie LongCat Flash firmada por Meituan (meituan-longcat). Detalles de entrenamiento no publicados.
Ideal para
RazonamientoContexto largo 1MChat general

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : meituan-longcat/LongCat-Flash-Lite-Sparse
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
40 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
49 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
74 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
138 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 90 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B?

Para ejecutar LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 40 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~4t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~7t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900