想在个人电脑上运行一个新模型，光有模型文件还不够，常用的本地推理工具也得先“看懂”它。LongCat-Flash 的支持代码如今已提交至 llama.cpp——一个常用于 CPU 和消费级显卡运行大模型的项目——并进入待测试阶段。这意味着它离更方便的本地部署近了一步，但目前仍是 Pull Request（PR，即等待维护者审查、验证和合并的代码改动），还不能视为正式支持。
适配的难点在模型结构。LongCat-Flash-Lite 是一个 68.5B 参数的 MoE（混合专家）模型，每次推理只激活约 3B 至 4.5B 参数；它还包含 256 个普通专家、128 个“零计算”专家，以及特殊的嵌入、注意力和双层映射设计。提交者称，这套实现已能完成 GGUF——llama.cpp 常用的模型文件格式——转换和推理，并在 NVIDIA GB10 上以 Q4_K_M 量化达到约每秒 57 个 token。不过代码仍需测试，复杂结构是否会被项目接受、实际兼容性如何，都还有待确认。