Китайская Meituan опубликовала веса LongCat-2.5 — мультимодальной модели для ИИ-агентов, которые выполняют длинные цепочки действий и работают с кодом. По данным компании, модель обучили целиком на китайском оборудовании, без ускорителей Nvidia.
LongCat-2.5 построена по архитектуре «смесь экспертов». Всего в ней 1,6 трлн параметров, но при обработке каждого фрагмента текста используются около 48 млрд. Это снижает вычислительную нагрузку по сравнению с одновременной активацией всей модели.
Через API LongCat-2.5 принимает до миллиона токенов и может выдавать ответы длиной до 128 тысяч токенов. Модель понимает текст, изображения и видео, а отвечает текстом. Режим рассуждений можно включать и отключать.
Для обучения работе с кодом Meituan использовала реальные задачи из pull request на GitHub и примеры неудачных действий агентов. В учебной среде отключали интернет, удаляли историю Git и кэшированные файлы, чтобы модель не могла найти готовое решение.
Компания также подготовила 4-битную версию. В тестах Meituan она ускорила обработку запросов на 43,3%, а генерацию ответов — на 42,77% относительно 8-битного варианта. Заявленная точность при этом не изменилась.
Инструкция по самостоятельному запуску описывает кластер из 194 ускорителей Huawei Ascend серии Atlas A2. Два чипа отвечают за изображения, 64 — за обработку входных данных, еще 128 — за генерацию. Отдельной инструкции для Nvidia нет.
По результатам Meituan, LongCat-2.5 набрала 88,4 балла в Terminal Bench v2.1 против 89,1 у Claude Opus 5. В более сложной версии теста результат составил 38,5 балла против 53,9 у Opus 5. Эти цифры основаны на оценке самой компании.
Веса выпущены по лицензии MIT: модель разрешено коммерчески использовать, изменять и распространять. API совместим с форматами OpenAI и Anthropic, а также с агентными инструментами Claude Code, Codex и Hermes.
