美团发布1.6万亿参数原生多模态模型LongCat-2.5

11月2日，美团技术团队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，新模型进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力，训练全程由国产算力完成；官方称其是目前国产算力上完成的最大训练任务。

今年6月，美团发布LongCat-2.0，首次在国产算力上完成万亿参数模型的全流程训练与推理。

官方介绍，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；同时将真实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。

从官方公布的评测结果看，在多项主流基准评测中，LongCat-2.5的成绩介于Claude-Opus-4.8与Claude-Opus-5之间，并在部分评测中超过Claude-Opus-5。

视觉处理方面，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。

官方表示，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。

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。

市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。