美团龙猫发布 LongCat-2.5：1.6 万亿参数，原生多模态面向长程智能体

美团龙猫发布新一代原生多模态模型 LongCat-2.5，总参数 1.6 万亿，每个 token 只激活约 480 亿参数。相比上一代 2.0，这一版重点加强了原生视觉理解和智能体编程能力。

为什么强调“长程”

所谓长程任务，指的是要跨几十上百步才能完成的工作，比如从零搭起一个完整项目。龙猫在训练中加入了更多长程轨迹数据，并用大规模长程强化学习，把“写代码、跑测试、改错误”这条链路拉通，提升端到端的工程能力。

另一个做法是把真实智能体执行失败的过程记录下来，转成可复现、可验证的训练任务，专门补模型的短板。官方还在数据合成、环境构建和跨框架混合训练上持续加码。

视觉也被当成 token

LongCat-2.5 把视觉信号表示成多层级的离散 token，主干模型用统一的方式处理图像和文字。这样视觉理解和写代码就能结合起来，在 Visual Coding 类任务上表现突出，也能承接创意设计和 3D 相关内容。

背后靠基础设施托底

官方提到，这些能力依赖国产算力上的长上下文训练、W4A4 推理优化，以及训练与推理数值一致性、长上下文 rollout 等工程改进，才能让大规模长程强化学习高效跑起来。

目前模型已开放网页体验和 API 接入，GitHub 与 HuggingFace 仓库即将上线。