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LongCat-2.5 apuesta por agentes de IA que puedan completar proyectos complejos
Lanzado el 2 de noviembre de 2026, LongCat 2.5 está diseñado para tareas prolongadas con agentes de IA. Entre las novedades que destaca la empresa están el procesamiento conjunto de texto e información visual y el entrenamiento para proyectos de ingeniería con varias etapas.
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Lanzado el 2 de noviembre de 2026, LongCat 2.5 está diseñado para tareas prolongadas con agentes de IA.
- Entre las novedades que destaca la empresa están el procesamiento conjunto de texto e información visual y el entrenamiento para proyectos de ingeniería con varias etapas.
- Meituan comunica una puntuación de 88,4 en Terminal Bench v2.1, frente a 70,8 de LongCat 2.0; el dato no demuestra por sí solo una superioridad general frente a otros modelos.
Prompt de IA
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 lanzó LongCat-2.5 el 2 de noviembre de 2026 como un modelo multimodal nativo orientado a tareas prolongadas con agentes de IA. La versión completa llegó después de LongCat-2.5-Preview, presentada el 25 de septiembre, y se apoya en LongCat-2.0. La propuesta es que el agente pueda avanzar por varias etapas de un trabajo de ingeniería, en lugar de limitarse a generar fragmentos de código aislados.6
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Un modelo enfocado en completar proyectos
Meituan describe LongCat-2.5 como un modelo de 1,6 billones de parámetros, con aproximadamente 48.000 millones activos por token. Las cifras publicadas no son totalmente uniformes: una de las fuentes menciona 480.000 millones de parámetros activos, por lo que ese dato presenta una discrepancia entre los informes disponibles.8
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La empresa pone el foco en el trabajo de principio a fin en bases de código complejas y en la construcción de proyectos completos. Según su descripción, amplió los datos de trayectorias de tareas largas durante el entrenamiento con secuencias extensas y recurrió al aprendizaje por refuerzo a gran escala para mejorar la programación con agentes. También señala que su proceso incluye síntesis de datos y creación de entornos para distintos sistemas de agentes, además de convertir errores reales de agentes en tareas de entrenamiento reproducibles y verificables.32
Texto e imágenes dentro del mismo modelo
Según la información sobre el lanzamiento, LongCat-2.5 representa las señales visuales como tokens discretos de varios niveles y procesa imágenes y texto en una misma arquitectura central. La idea es combinar la comprensión visual con la programación, por ejemplo, en tareas de programación visual, diseño creativo y trabajos relacionados con 3D.32
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Meituan también afirma haber optimizado el entrenamiento con contexto largo y la inferencia W4A4 en infraestructura de cómputo nacional. Los materiales disponibles no aportan mediciones independientes de las mejoras de eficiencia, así que conviene entenderlo como una descripción del enfoque de la compañía, no como prueba de una ventaja de rendimiento concreta.32
Qué muestran los benchmarks —y qué no
Las cifras disponibles indican mejoras en varias pruebas frente a LongCat-2.0. Son resultados publicados por Meituan, no verificaciones independientes. La tabla de la página del modelo recoge estos valores: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 |
Otra publicación advierte que las puntuaciones son comunicadas por el proveedor y no han sido verificadas de forma independiente.6 Un resultado en una prueba concreta no permite concluir que un modelo sea el mejor en todos los usos o comparaciones. Estas cifras sirven sobre todo para entender en qué áreas se centra Meituan y qué avances afirma haber logrado respecto a su modelo anterior.
Acceso y herramientas compatibles
La versión Preview del 25 de septiembre precedió al lanzamiento completo del 2 de noviembre, según la cobertura secundaria.6 El registro de cambios de la plataforma LongCat ya indica que LongCat-2.5 está disponible y destaca su uso en tareas visuales y flujos de ingeniería complejos.
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La API de LongCat es compatible con los formatos de OpenAI y Anthropic.18 La plataforma también menciona Claude Code, Codex y Hermes entre los entornos de agentes compatibles. Además, su guía de OpenCode explica cómo iniciar sesión y seleccionar LongCat como proveedor.
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En resumen
La diferencia que Meituan destaca es la combinación de entrenamiento para tareas de largo recorrido con entrada visual nativa, orientada a que un agente pueda abordar más etapas de trabajos de programación y otras tareas creativas. La escala y los benchmarks comunicados dan contexto, pero deben leerse como resultados reportados por la empresa, no como una confirmación independiente de que el modelo lidere en términos generales.6
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La gente también pregunta
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Lanzado el 2 de noviembre de 2026, LongCat 2.5 está diseñado para tareas prolongadas con agentes de IA.
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Lanzado el 2 de noviembre de 2026, LongCat 2.5 está diseñado para tareas prolongadas con agentes de IA. Entre las novedades que destaca la empresa están el procesamiento conjunto de texto e información visual y el entrenamiento para proyectos de ingeniería con varias etapas.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Meituan comunica una puntuación de 88,4 en Terminal Bench v2.1, frente a 70,8 de LongCat 2.0; el dato no demuestra por sí solo una superioridad general frente a otros modelos.
Fuentes
dev.toMeituan's LongCat-2.5 Wants Your Agent to Finish the Whole Job — Terminals, Browsers, Spreadsheets and All
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