美团LongCat-2.5发布 万亿参数长程智能体

美团的大模型家族再度升级。美团龙猫今日正式发布面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5，模型总参数量为 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，在 LongCat-2.0 的基础上进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力。今年 9 月下旬，LongCat-2.5 曾以 Preview 形态上线，本次是完整版的正式发布。

架构层面，LongCat-2.5 延续混合专家（MoE）路线，并将视觉信号表示为多层级离散 token，让主干模型以统一的 token 形式处理视觉与文本输入，无需为图像单独搭一套处理通路。原生视觉理解与智能体编程能力结合后，模型在 Visual Coding 任务上表现出色，还可延伸到创意设计和 3D 等场景。

智能体能力是这次升级的重心。据介绍，团队在长序列训练中加入更多长程轨迹数据，并通过大规模长程强化学习，提升模型在复杂代码库开发、完整项目构建等任务中的端到端工程能力，同时围绕数据合成、环境构建与跨 Harness 混合训练持续扩展训练链路。

一个值得注意的思路是：官方把真实 Agent 的失败轨迹转化为可复现、可验证的训练任务，再针对模型能力短板持续补充训练数据，相当于让「翻车记录」直接变成教材。

底层基础设施同样围绕长程任务演进：官方称已优化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高效运行。

目前用户可在 longcat.chat 在线体验 LongCat-2.5，API 接入已在龙猫开放平台开放，GitHub 与 HuggingFace 权重即将上线。在国内大模型厂商普遍押注智能体的当下，美团正把筹码压在「长程」与「原生多模态」的交叉点上。

编译自 美团龙猫官方发布（IT之家报道），原标题："美团龙猫发布LongCat-2.5原生多模态AI模型：1.6T参数，面向长程智能体任务"