针对“长文本自动比对”这一需求，最直接的答案是：LongCat AI 本身并未内置一个独立的“长文本比对”功能按钮。该工具的核心能力主要集中在图像编辑与大语言模型应用领域。

然而，工具是固定的，用法是灵活的。你完全可以借助 LongCat 的底层大模型（LongCat-2.0 或 LongCat-Flash），配合合理的工程配置，自行搭建一套高质量的自动化比对系统。虽然无法实现“开箱即用”的便捷体验，但一旦成功部署，其效果绝对值得投入精力。

这里先给出核心判断：选对模型、搭好流程、写准提示词，三者缺一不可。

选对模型：LongCat-2.0 还是 LongCat-Flash？

这两款均为美团推出的国产大模型，原生支持超长上下文处理能力，这是进行文本比对的基础门槛。

• LongCat-2.0：支持 1M Token（约百万汉字）。这一容量意味着你可以一次性输入整本合同、技术白皮书或政策文件，实现全篇比对，无需拆分处理。
• LongCat-Flash：当前主力模型，采用 5600 亿参数 MoE 架构，但实际推理时平均仅激活 270 亿参数，运行速度快、成本较低。特别适合需要高频、多轮比对的场景，例如每日审阅大量合同变更。

从实际测试来看，两者均经过中文法律、商业及技术文档的强化训练，语义理解能力稳定可靠。例如，它不会将“甲方”误判为“乙方”，也能准确区分“赔偿”与“补偿”这类看似相近但实质不同的表述。

部署方式：本地或私有云，安全优先

凡涉及合同、财报、产品需求文档等敏感内容，公网 API 务必谨慎使用。推荐两条稳妥的部署路径：

• Ollama + 模型权重：若官方已开放模型权重（例如 LongCat-Flash 在 GitHub 上可获取），直接使用 Ollama 一键拉取并运行，操作十分便捷。一条命令即可启动：ollama run longcat-flash:latest
• 镜像部署（如星图平台）：CSDN 星图等平台已提供 LongCat 系列镜像（包括 LongCat-2.0 预置版）。选择一台配备 1 张 A100 或 NPU 的实例，挂载你的文档目录，启动后通过 HTTP 接口调用即可。

两种方式均能将数据保留在自己手中，确保安全可控。

比对逻辑：关键在于写对提示词

模型本身不会自动“比对”两份文档，你需要明确告知其操作方式。一个经过验证的实用模板如下：

• 输入格式：将两份文档分别命名为 “原文” 和 “修订版”，拼接至 prompt 中。
• 核心指令：
  “请逐段比对以下两份文档，仅输出三类结果：① 新增条款（标注段落号及原文）；② 删除条款（标注原段落号）；③ 修改条款（列出原文+修订后+修改类型：措辞调整/责任主体变更/数值变动等）。不解释、不总结、不编造。”
• 增加约束，提升结果稳定性：
  • 限定输出格式为 Markdown 表格；
  • 要求所有引用必须附带原文位置，例如“第3.2条第1款”；
  • 禁止使用“可能”“大概”等模糊表述。

这样编写的 prompt 虽然“硬核”，但生成的结果清晰干净，可直接用于后续工作。

进阶玩法：将比对流程自动化

如果比对是你日常工作的常态，完全可以进一步实现自动化：

• 编写一个 Python 脚本，监听指定文件夹。一旦检测到新上传的“修订版.docx”，自动将其转换为纯文本，随后调用 LongCat API 执行比对。
• 结合 Notion API，将比对结果自动生成一页带高亮标记的报告，并归档至对应的项目数据库中。
• 对历史比对结果进行向量化处理，构建“条款变更知识图谱”。下次遇到类似修订时，模型可主动提示：“该条款曾在 V2.3 版本中将‘不可抗力’定义扩展了 200 字。”

到达这一阶段，你手中拥有的已不仅是一个比对工具，而是一个持续积累、能主动推送洞察的“文档大脑”。