美团龙猫发布 LongCat-2.5：1.6万亿参数原生多模态模型，主打长程智能体

事件核心：发生了什么

11月2日，美团龙猫发布LongCat-2.5，总参数1.6万亿，单次激活约480亿，定位为面向长程智能体任务的原生多模态模型。它在LongCat-2.0基础上加强了原生视觉理解和智能体编程能力。目前在线Demo和API已开放，GitHub与HuggingFace权重即将发布。技术路线方面，模型将视觉信号表示为多级离散token，沿用LongCat-Next的语义对齐编码器并采用残差向量量化，视觉码本嵌入与主干联合学习。训练环节使用Agentic RL流水线，通过数据合成管道生成训练任务、交互环境和可验证测试用例，并引入异步部分rollout策略抑制样本陈旧问题。

为什么重要

在公开评测中，LongCat-2.5在Terminal Bench v2.1和v4.0分别得分88.4和38.5，其中v4.0超过素材提及的GPT-5.6-Sol的37.3分；BrowseComp得91.9分，MathVision得96.5分。这些结果限素材给出的评测条件，不宜视为长期排名。更值得关注的是，该模型针对国内单卡显存不足80GB的限制做了超节点并行和双分片FSDP优化，长序列SFT单卡吞吐比DDP基线提升86%，推理侧W4A4量化较W8A8 INT8基线提升Prefill与Decode吞吐约43%，显示国产算力全栈自研正在成为大模型工程化竞争的现实变量。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者而言，API开放和权重即将开源意味着可以较低门槛测试长程智能体场景，例如终端操作、网页浏览和自动化工作流。不过目前公开信息显示，在线Demo和API是现阶段可用的入口，权重发布时间尚未明确。计划接入的团队需要关注实际限流、定价和上下文长度等细节。对创作和企业用户来说，原生多模态加上视觉理解能力，可能更适合需要图文混合输入的任务，但具体效果仍需以实际试用为准。

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值得关注的后续

一是GitHub与HuggingFace权重能否如期发布，以及开源许可是否允许商用；二是API的价格和稳定性是否适合长期接入；三是Agentic RL在真实任务中的泛化表现，以及竞品在长程智能体方向的跟进节奏。

来源：AIbase