AI 摘要
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01
美团龙猫发布 LongCat-2.5，总参数量达 1.6 万亿。
02
模型聚焦长程智能体任务，升级原生视觉理解能力。
03
目前模型已开放在线体验与 API 接入服务。
本摘要由 AI 辅助整理，请以正文内容为准。
数智朋克讯 美团龙猫正式发布原生多模态 AI 模型 LongCat-2.5。该模型总参数量达 1.6 万亿，核心面向长程智能体任务，在原生视觉理解与智能体编程能力上实现进一步升级。
01架构设计与视觉处理
在架构设计上，LongCat-2.5 采用混合专家（MoE）架构，总参数量达 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，在提供庞大参数规模的同时有效控制推理成本。视觉处理方面，模型将视觉信号表示为多层级离散 token，使主干模型能够以统一的 token 形式处理视觉与文本输入。统一 token 的原生多模态设计降低了交互延迟与对齐成本，为长程 Agent 处理复杂多模态上下文奠定了基础。
02长程智能体任务优化
针对长程智能体任务，LongCat-2.5 在训练层面引入大量长程轨迹数据，并通过大规模长程强化学习提升端到端工程能力。龙猫将真实 Agent 的失败轨迹转化为可复现、可验证的训练任务，持续补充数据以解决长程任务中的累积错误和规划难题。凭借原生视觉理解与智能体编程能力的结合，该模型在 Visual Coding 场景下表现出色，并支持创意设计和 3D 等复杂任务，直接瞄准复杂代码库开发与完整项目构建。
03基础设施与开放计划
在基础设施层面，LongCat-2.5 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，支撑大规模长程强化学习的稳定运行。目前，该模型已开放在线体验与 API 接入，Github 与 HuggingFace 权重即将上线。