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美团发布LongCat-2.5大模型，“国模国芯”实现新突破 https://img.meituan.net/smartvenus/3fbd39b4a272c11aa24455684cb78adc1719594.png@100w 原生多模态模型，为智能体任务而生。
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美团发布LongCat-2.5大模型，“国模国芯”实现新突破
科技创新 2026-11-02 来源 ： 经济观察报
11月2日，美团发布新一代大模型LongCat-2.5，这是一款面向长程智能体任务的原生多模态模型，总参数1.6万亿，训练全程由国产算力完成。
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。在LongCat-2.0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，并优化国产算力上的长上下文训练与推理效率。
LongCat-2.5的发布，标志着“国模国芯”更进一步：不仅原生支持多模态，模型整体能力也比肩当前国际成熟闭源模型和头部开源模型。
▲LongCat-2.5多项主流基准评测成绩介于Claude-Opus-4.8与Claude-Opus-5之间（资料图）
模型评测结果显示，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。
用户可在官网longcat.ai体验，开发者可通过同步上线的API调用模型。
强化原生多模态能力，提升国产算力训练与推理效率
LongCat-2.5在全程国产算力训练的基础上，进一步强化原生多模态能力，将视觉输入转化为模型可统一处理的token，提升视觉理解能力，支持交互网页、3D展示页面等任务。智能体编程方面，模型采用大规模长程强化学习，提升端到端工程任务能力，更好地支持复杂软件开发任务。
LongCat-2.5在中训练阶段采用最长达1M token的序列开展长上下文训练，累计训练量达数万亿token。多张算力卡协同处理这样的长序列时，显存容量和卡间通信直接影响效率。