美团开源LongCat-2.5：万亿参数MoE模型，百万Token上下文支持长序列任务

事件核心：发生了什么

美团在11月10日开源LongCat-2.5，采用MIT许可证，允许商业推理部署和继续训练，无需额外授权。模型权重已上线HuggingFace，技术博客和API平台同步开放。根据公开信息，该模型面向长程Agent任务，总参数1.6万亿，每token激活约480亿参数，支持100万token上下文，官方称在复杂代码库开发、完整项目构建、Visual Coding和专业办公场景中有明显提升。

技术路线上，视觉信号被表示为多级离散token，由主干网络与文本统一处理，而非依赖外部视觉模块；视觉码本与主干联合训练，视觉token可离线缓存。推理采用W4A4方案，将专家权重和激活量化为4bit并在原生INT4矩阵乘单元上执行，配合FlatQuant优化MoE量化精度。训练和SFT均采用长序列方案，针对单卡显存低于80GB的国产AI加速卡，使用FSDP双重分片和混合词表并行分担显存压力。

为什么重要

万亿参数MoE模型通常与高端GPU集群绑定，而LongCat-2.5的工程重点是把训练和推理压到显存与带宽受限的国产算力上。86%的单卡吞吐提升针对的是长序列SFT这一实际瓶颈，对开源部署和二次训练更有参考价值。MIT许可证也降低了商业使用门槛。目前公开信息显示，大模型竞争的焦点正从单纯堆参数转向工程实现与国产算力适配，这一方向对国内团队尤其现实。

对用户/开发者/创作者的影响

开发者可以直接在HuggingFace获取权重，按MIT条款做推理部署或继续训练，API平台也已开放，适合评估长上下文Agent和代码类任务。创作者和企业可关注其在专业办公场景中的端到端交付能力，比如报告、演示文稿和办公工具生成。需要说明的是，上述能力描述来自美团官方博客，素材未提供第三方评测或完整实验细节，实际效果需自行验证。硬件方面，显存低于80GB的国产加速卡是明确的适配目标，采购和部署时可据此评估。

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值得关注的后续

一是社区是否复现86%的吞吐数据，以及在非国产硬件上的表现；二是W4A4量化后的下游任务精度能否稳定接近未量化版本；三是API定价、限流和商用条款是否随生态扩大而调整。目前公开信息显示，技术博客和API平台已同步开放，后续可观察实际调用反馈。

来源：AIbase