Meituan выпустила LongCat-2.5 с API для долгих агентных задач

Meituan представила LongCat-2.5 — нативную мультимодальную модель для длинных агентных сценариев, где системе нужно удерживать большой рабочий контекст и переключаться между кодом, текстом и изображениями. Модель уже доступна для тестирования через longcat.ai, а разработчикам компания открыла API.

По заявленным характеристикам это MoE-архитектура на 1,6 трлн параметров с активацией около 48 млрд параметров на токен. Meituan также пишет, что при обучении длинного контекста использовала последовательности до 1 млн токенов, а текстовые и визуальные входы сводятся в единое токенное представление.

Практический фокус релиза — задачи, где модель должна не просто отвечать на запрос, а вести длинный процесс: программирование, разработка проектов и работа с 3D-контентом. Для команды, которая выбирает модель под агентный workflow, важны не только бенчмарки, но и прикладные параметры интеграции: в опубликованных материалах нет явной цены API, поэтому перед пилотом стоит отдельно проверить тарифы, лимиты и задержку на длинных прогонах.