Meituan Releases LongCat-2.5 Large Model, 1.6 Trillion Parameters Trained Entirely on Domestic Compute
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Meituan has released its next-generation large model LongCat-2.5, a natively multimodal model designed for long-horizon agent tasks, with 1.6 trillion total parameters, trained entirely on domestic compute. During the mid-training stage, the model conducted long-context training with sequences of up to 1M tokens, with cumulative training volume reaching trillions of tokens, and it optimized task division around supernodes to address the challenge of small per-card memory in domestic compute. Meituan says its results on multiple mainstream benchmarks fall between Claude-Opus-4.8 and Claude-Opus-5, and it surpasses Claude-Opus-5 on some evaluations.
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The original text provides the parameter scale, domestic-compute training, and long-context approach, offering insight into the engineering trade-offs of long-horizon agent models.
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新浪科技讯 11月2日上午消息，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。据介绍，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。为此，美团与国产算力厂商协同优化显存使用、卡间通信以及计算与传输效率。针对国产算力单卡显存小的挑战，美团围绕超节点优化任务分工，让参数与任务数据的主要通信在超节点内的高速互联网络中完成。
今年8月28日的美团二季度财报电话会上，CEO王兴表示：AI能力的长期价值，是能否真正进入真实工作流、解决真实问题，并形成长期稳定的基础设施能力。“我们不会成为Token工厂，我们的模型和AI产品将用于支持我们的主业，提升用户、商户体验和公司经营效率。”
围绕“支持主业”这一目标，LongCat-2.5重点强化了商业分析、软件开发等能力，为本地生活商家配备AI帮手。
LongCat-2.5技术博客显示，在品牌多渠道经营分析案例中，模型能自主构建渠道利润表，识别出支付GMV（商品交易总额）增长23.2%而渠道利润下降1.7%的增长质量问题，并结合清货经济价值、用户复购与库存风险提出差异化资源配置建议，完成从经营核算、问题诊断到决策建议的完整分析。
美团方面表示，LongCat-2.5的发布标志着“国芯国模”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。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。 news_keyword_pub,stock, 正文下iframe 正文下iframe 总声明 总声明 文末二维码 start 文末二维码 start
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