美团龙猫发布 LongCat-2.5 原生多模态模型：1.6T 参数，面向长程智能体任务
美团龙猫发布 LongCat-2.5 原生多模态 AI 模型：1.6T 参数，面向长程智能体任务
- 1美团龙猫发布面向长程智能体任务的 LongCat-2.5，总参数 1.6 万亿，每 token 激活约 480 亿
- 2模型在 LongCat-2.0 基础上强化原生视觉理解与智能体编程，视觉以多层级离散 token 与文本统一处理
- 3官方称经大规模长程强化学习，模型在复杂代码库开发、完整项目构建等任务上的端到端工程能力提升
- 4在线体验与 API 接入口已开放，Github、HuggingFace 即将上线，训练与推理在国产算力上优化
美团把 LongCat 的迭代重心压在长程智能体与代码工程能力上，国内模型迭代方向正转向能承担工程任务的智能体。
- 影响：智能体编程类场景多了一个候选模型，在线体验与 API 已可直接测试；权重即将上线 Github 与 HuggingFace，私有化部署具备条件；训练与推理在国产算力上优化，对算力采购受限的企业多一条可选路径。
- 参考：可考虑把复杂代码库开发或完整项目构建类任务纳入模型对比清单，用同一批任务测试通过率与耗时；权重上线后，值得评估私有部署在数据敏感场景的可行性，先算清 W4A4 推理与现有方案的成本差。
- 依据：参数量、激活参数与能力提升均为官方介绍口径，暂无独立验证；正文标注附评测结果但未给出具体数据。
IT之家 11 月 2 日消息，美团龙猫今日发布面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5，模型总参数量为 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，在 LongCat-2.0 的基础上进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力。
据介绍，龙猫在长序列训练中加入更多长程轨迹数据，并通过大规模长程强化学习，提升模型在复杂代码库开发、完整项目构建等任务中的端到端工程能力。围绕数据合成、环境构建与跨 Harness 混合训练，官方持续扩展这条训练链路。此外，龙猫将真实 Agent 的失败轨迹转化为可复现、可验证的训练任务，针对模型能力短板持续补充训练数据。
与此同时，LongCat-2.5 将视觉信号表示为多层级离散 token，使主干模型以统一的 token 形式处理视觉与文本输入。原生视觉理解与智能体编程能力的结合，使模型在 Visual Coding 上表现出色，并支持创意设计和 3D 等任务。
官方表示，这些升级由持续演进的基础设施支撑：优化国产算力上的长上下文训练与 W4A4 推理，并通过训推数值一致性和长上下文 rollout 优化，支撑大规模长程 RL 的高效运行。
IT之家附评测结果：
在线体验：https://longcat.chat
Github、HuggingFace：即将上线
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来源：IT之家·人工智能 · ithome.com