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LongCat-2.5 soll KI-Agenten ganze Entwicklungsprojekte erledigen lassen
LongCat 2.5 erschien am 2. November 2026. Zu den angekündigten Neuerungen zählen visuelle Eingaben, Training für komplexe Entwicklungsaufgaben und Funktionen für Visual Coding, Design und 3D.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- LongCat 2.5 erschien am 2. November 2026.
- Zu den angekündigten Neuerungen zählen visuelle Eingaben, Training für komplexe Entwicklungsaufgaben und Funktionen für Visual Coding, Design und 3D.
- Meituan meldet 88,4 Punkte bei Terminal Bench v2.1, gegenüber 70,8 für LongCat 2.0.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Meituan’s LongCat-2.5, released on November 2, 2026, and how does it build on LongCat-2.0 and the September 25 API preview in terms. Article summary: LongCat-2.5 is Meituan’s native multimodal, mixture-of-experts model aimed at sustained agent work, particularly complex coding projects, full-project engineering, and visually guided development; launch reporting descri. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
Meituan hat LongCat-2.5 am 2. November 2026 veröffentlicht. Das multimodale Modell ist auf längere Agentenaufgaben ausgelegt: Statt nur einzelne Codeabschnitte zu erzeugen, soll es komplexe Entwicklungsarbeiten über mehrere Schritte hinweg begleiten. LongCat-2.5 baut auf LongCat-2.0 und der am 25. September vorgestellten Preview auf.6
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Auf längere Entwicklungsaufgaben ausgelegt
Meituan gibt für LongCat-2.5 insgesamt 1,6 Billionen Parameter und rund 48 Milliarden aktive Parameter pro Token an. Diese Größenordnung ist jedoch nicht einheitlich überliefert: Eine der verfügbaren Quellen nennt 480 Milliarden aktive Parameter. Die Zahl von rund 48 Milliarden wird in mehreren anderen Berichten genannt, sollte aber ebenfalls als Herstellerangabe verstanden werden.8
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Im Mittelpunkt stehen laut Meituan komplexe Codebasen und vollständige Projekte. Für das Training habe das Unternehmen mehr längere Aufgabenverläufe in das Training mit langen Sequenzen aufgenommen und umfangreiches Reinforcement Learning eingesetzt. Außerdem umfasse die Trainingspipeline die Erzeugung von Daten und den Aufbau von Umgebungen für verschiedene Agenten-Frameworks. Auch reale Fehlerverläufe von Agenten würden in nachvollziehbare und überprüfbare Trainingsaufgaben umgewandelt.32
Bilder und Text in einem Modell
LongCat-2.5 stellt visuelle Informationen laut Berichten zur Veröffentlichung als hierarchisch aufgebaute diskrete Tokens dar. Bild- und Texteingaben werden demnach in derselben Modellarchitektur verarbeitet. Das soll visuelles Verständnis mit Programmieraufgaben verbinden – etwa beim Visual Coding sowie bei kreativen Entwürfen und 3D-Anwendungen.32
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Meituan erklärt außerdem, das Training mit langem Kontext und die W4A4-Inferenz auf heimischer Recheninfrastruktur optimiert zu haben. W4A4 bezeichnet eine Verarbeitung mit 4-Bit-Gewichten und 4-Bit-Aktivierungen. Die vorliegenden Berichte nennen jedoch keine unabhängig gemessenen Effizienzgewinne. Die Angaben beschreiben daher zunächst Meituans technischen Ansatz, nicht einen unabhängig belegten Leistungsvorsprung.32
Die gemeldeten Benchmarkwerte im Vergleich
In mehreren von Meituan aufgeführten Tests liegt LongCat-2.5 über LongCat-2.0. Die folgenden Zahlen stammen von der Modellseite des Unternehmens:38
| Benchmark | LongCat-2.5 | LongCat-2.0 |
|---|---|---|
| Terminal Bench v2.1 | 88,4 | 70,8 |
| AutomationBench | 51,8 | 15,8 |
| BrowseComp | 91,9 | 79,9 |
| PaperBench | 82,1 | 45,2 |
| Program Bench (Almost Resolved) | 25,5 | 2,5 |
Die Werte sind Herstellerangaben und wurden nicht unabhängig überprüft.6 Einzelne Testergebnisse zeigen weder, dass ein Modell bei allen Aufgaben führend ist, noch lassen sie sich ohne Weiteres auf den Alltag übertragen. Aussagekräftiger ist hier, welche Bereiche Meituan in den Vordergrund stellt und welche Verbesserungen das Unternehmen gegenüber LongCat-2.0 meldet.
Veröffentlichung und Anbindung an Agenten-Tools
Auf die Preview vom 25. September folgte laut Berichten die vollständige Veröffentlichung am 2. November.6 Im Änderungsprotokoll der LongCat-Plattform wird LongCat-2.5 als verfügbar geführt; dort hebt Meituan visuelle Aufgaben und komplexe Entwicklungsabläufe hervor.
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Die LongCat-API unterstützt Formate, die mit den APIs von OpenAI und Anthropic kompatibel sind.18 Als unterstützte Agenten-Frameworks nennt die Plattform unter anderem Claude Code, Codex und Hermes. Eine Anleitung erklärt außerdem die Einrichtung von LongCat in OpenCode.
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Was sich daraus ableiten lässt
LongCat-2.5 soll längere Entwicklungsaufgaben mit visuellen Eingaben verbinden. Das ist die klarste Abgrenzung gegenüber dem Fokus auf einzelne Codeausgaben: Das Modell ist darauf ausgerichtet, mehr Schritte eines Arbeitsablaufs zu übernehmen. Die gemeldete Modellgröße und die Benchmarkwerte liefern dazu Kontext, sind aber keine unabhängige Bestätigung dafür, dass LongCat-2.5 allgemein zu den leistungsfähigsten Modellen gehört.6
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Wie lautet die kurze Antwort auf „LongCat-2.5 soll KI-Agenten ganze Entwicklungsprojekte erledigen lassen“?
LongCat 2.5 erschien am 2. November 2026.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
LongCat 2.5 erschien am 2. November 2026. Zu den angekündigten Neuerungen zählen visuelle Eingaben, Training für komplexe Entwicklungsaufgaben und Funktionen für Visual Coding, Design und 3D.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Meituan meldet 88,4 Punkte bei Terminal Bench v2.1, gegenüber 70,8 für LongCat 2.0.
Quellen
dev.toMeituan's LongCat-2.5 Wants Your Agent to Finish the Whole Job — Terminals, Browsers, Spreadsheets and All
ithome.com美团龙猫发布LongCat-2.5 原生多模态AI 模型：1.6T 参数
technode.comMeituan launches LongCat-2.5 multimodal AI model for extended coding tasks · TechNode
ai-all.infoLongCat-2.5 – In-Depth Evaluation of Meituan's Native ...