美团发布LongCat-2.5：1.6万亿参数原生多模态模型，全程国产算力训练

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，训练全程在国产算力上完成。消息见美团官方新闻，现在已经可以在 longcat.ai 体验，开发者也能通过同步上线的 API 调用。

这次升级了什么

• 原生多模态：把视觉输入转成模型统一处理的 token，能做交互网页、3D 展示页这类任务。
• 智能体编程：用大规模长程强化学习，提升端到端的工程任务能力。
• 长上下文：中训练阶段用最长1M token 的序列训练，累计数万亿 token。
• 训练效率：针对国产卡单卡显存小的问题，把主要通信放在超节点内部完成。官方说长上下文微调任务的单卡吞吐比 DDP 基线提升86%。
• 推理：采用 W4A4 方案，专家权重和激活都量化到4比特。和 W8A8 基线相比，吞吐提升约四成，首个输出的等待时间缩短约16%。

官方评测显示，LongCat-2.5 在多项主流基准上的成绩介于 Claude-Opus-4.8 和 Claude-Opus-5 之间，部分项目超过 Claude-Opus-5。

我的看法

距离6月的 LongCat-2.0 只过了五个月，这次的重点不只是分数，而是证明万亿级模型在国产卡上也能把长上下文训练和低比特推理做顺。美团明确说不做「Token 工厂」，模型优先服务自家的商家工具「妙手」，所以它的商业分析能力可能比榜单更值得看。基准成绩目前是官方自测，我会等第三方评测出来再下结论。