美團龍貓發佈 LongCat-2.5:1.6萬億參數原生多模態模型
AI資訊AI新閒資訊正文美團龍貓發佈 LongCat-2.5:1.6萬億參數原生多模態模型發布於AI新閒資訊時間 :Nov 2, 2026閱讀 :1分鐘美團龍貓 LongCat11月2日發佈 LongCat-2.5，定位長程智能體任務的原生多模態模型，總參數量1.6萬億，每 token 激活約480億參數，在 LongCat-2.0基礎上強化原生視覺理解與智能體編程能力。在線體驗與 API 接入已開放，GitHub 與 HuggingFace 權重即將上線。技術路線上，LongCat-2.
5將視覺信號表示為多層級離散 token，沿用 LongCat-Next 的語義對齊編碼器並施加殘差向量量化，原生分辨率離散化與離線視覺 token 預計算使主幹統一處理視覺與文本輸入，視覺碼本 embedding 與主幹聯合學習，並在激活約3B 的 MoE 上驗證語義空間交織。
智能體能力依託 Agentic RL 鏈路:數據合成流水線自動生成訓練任務、可交互環境與可驗證測試用例，取自 GitHub 與內部場景，並以 fail-to-pass、pass-to-pass 校驗;訓練側以 partial rollout 異步策略緩解長尾效率、抑制樣本陳舊性，通過斷網、清除 git 歷史和 LLM judge 監督約束 reward hacking，跨任務跨 Scaffold 混合訓練促泛化。基礎設施面向國產算力單卡顯存不足80GB 的限制優化超節點並行與雙重分片 FSDP，長序列 SFT 單卡吞吐量較 DDP 基線提升86%。
推理側 W4A4方案將專家權重與激活同時量化至4bit，相對 W8A8INT8基線，Prefill 與 Decode 吞吐分別提升43.3% 和42.77%，TTFT 與 TPOT 分別降低15.91% 和19.72%，GMM 算子平均加速1.73倍。評測中，LongCat-2.5在 Terminal Bench v2.1與 v4.0取得88.4和38.5，AutomationBench51.8、BrowseComp91.9、Program Bench25.5、MCP Atlas83.1、3DCodeBench55.4，其中 Terminal Bench v4.0超過 GPT-5.
6-Sol 的37.3;視覺側 Vision2Web78.6、MathVision96.5。其以原生多模態架構與國產算力全棧自研切入長程智能體競爭，延續大模型從參數競賽轉向任務實效的趨勢。詳情參見官網技術博客:https://longcat.ai/blog/longcat-2.5。相關推薦拒絕彩排，真刀真槍上舞臺!美團LongCat-Video-Avatar1.5開源:全面擊敗主流閉源模型美團龍貓大模型團隊開源商用級數字人視頻生成模型LongCat-Video-Avatar1.5，實現從開源SOTA到商業應用的跨越。
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