美团 LongCat-2.5-Preview 上线,1.6T 参数 MoE 模型主打长程任务
美团 LongCat API 开放平台于 9 月 25 日上线 LongCat-2.5-Preview 模型,总参数量约 1.6 万亿,每次推理激活约 480 亿参数,原生支持 100 万 token 上下文窗口,新增图片理解能力,并深度适配 Claude Code 等主流开发环境,同步开放 API 与网页端体验入口。
美团在 AI 大模型赛道再落一子。9 月 25 日,其旗下 LongCat API 开放平台正式上线新一代模型 LongCat-2.5-Preview,并同步开放 API 与网页端体验入口。该模型将“长程任务”与多模态能力作为核心卖点,面向需要处理超长上下文和复杂任务的开发场景。
从官方更新日志披露的技术规格看,LongCat-2.5-Preview 延续了 MoE(混合专家)架构,总参数量约 1.6 万亿,单次推理激活参数约 480 亿。这一设计在保持模型容量的同时控制推理成本。模型原生支持 100 万 token 上下文窗口,可覆盖超长文档、大型代码库、日志分析以及多轮复杂任务等应用场景。
能力层面,该模型新增图片理解功能,能够解析图像内容,支持跨模态问答、内容摘要与复杂视觉推理。同时,官方强调其在代码生成、代码理解与自动化编程任务上的表现,并称已深度适配 Claude Code、Hermes、OpenClaw、OpenCode、Kilo Code 等主流开发环境,可与这些工具高效协同。
此次上线意味着美团在开放平台侧进一步补齐长上下文与多模态能力,直接切入开发者工具链与长程任务处理两个高需求方向。不过,官方尚未公布该模型的定价、限流策略及正式版时间表,实际性能与稳定性仍有待开发者实测验证。