观点网讯:11月2日,美团发布新一代大模型LongCat-2.5。这是一个面向长程智能体任务的原生多模态模型,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。
在训练侧,美团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,这条训练链路持续扩展。
美团将真实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。
在视觉处理上,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。
基础设施层面,美团优化了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的运行。
美团选取GPT-5.5、GPT-5.6-Sol、Claude-Opus-4.8和Claude-Opus-5进行对比。
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