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LongCat-2.5 mise sur des agents capables de mener un projet jusqu’au bout
Lancé le 2 novembre 2026, LongCat 2.5 est un modèle multimodal destiné aux tâches d’agents qui s’étendent dans le temps. Meituan met en avant l’entrée visuelle traitée avec le texte, l’entraînement à des tâches d’ingénierie plus longues et des usages comme le code visuel, la création et la 3D.
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Points clés à retenir
- Lancé le 2 novembre 2026, LongCat 2.5 est un modèle multimodal destiné aux tâches d’agents qui s’étendent dans le temps.
- Meituan met en avant l’entrée visuelle traitée avec le texte, l’entraînement à des tâches d’ingénierie plus longues et des usages comme le code visuel, la création et la 3D.
- L’entreprise annonce 88,4 à Terminal Bench v2.1, contre 70,8 pour LongCat 2.0. Ce résultat, comme les autres scores publiés, n’a pas été vérifié indépendamment.
Prompt 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
LongCat-2.5 est le nouveau modèle multimodal de Meituan, présenté le 2 novembre 2026 pour des tâches d’agents qui nécessitent plusieurs étapes. L’idée mise en avant : aller au-delà de la génération d’un extrait de code et aider un agent à avancer dans un projet complexe, de la compréhension du besoin à son exécution.6
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Le modèle succède à LongCat-2.0 et à LongCat-2.5-Preview, proposée à partir du 25 septembre, selon un compte rendu de lancement.6 Meituan le décrit comme un pas vers des agents capables de prendre en charge davantage de travail d’ingénierie de bout en bout.
Un modèle conçu pour les tâches qui s’éternisent
Meituan annonce 1 600 milliards de paramètres au total, dont environ 48 milliards seraient activés pour chaque token. Ces chiffres sont rapportés, et non vérifiés de manière indépendante. Un des articles consultés mentionne plutôt 480 milliards de paramètres actifs : les sources ne concordent donc pas sur ce point.8
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Pour améliorer les tâches longues, l’entreprise dit avoir ajouté davantage de trajectoires d’exécution prolongées à l’entraînement sur de longues séquences et recouru à un apprentissage par renforcement à grande échelle. L’objectif annoncé est de mieux gérer le développement dans des bases de code complexes et la construction de projets complets.32
Meituan évoque également la synthèse de données, la création d’environnements d’entraînement adaptés à différents outils d’agents et la transformation d’échecs observés chez de vrais agents en tâches reproductibles et vérifiables.32
Des images traitées avec le texte
LongCat-2.5 représente les informations visuelles sous forme de tokens discrets à plusieurs niveaux et les traite avec le texte dans un même modèle, selon la couverture de son lancement.32
35 Meituan entend ainsi rapprocher compréhension visuelle et programmation, notamment pour le code guidé par l’image, la création et des tâches en 3D.
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L’entreprise indique aussi avoir optimisé l’entraînement sur de longs contextes et l’inférence W4A4 sur des infrastructures de calcul nationales. Les éléments disponibles décrivent cette approche, mais ne fournissent pas de mesure indépendante permettant d’établir un gain d’efficacité précis.32
Les scores annoncés face à LongCat-2.0
La page consacrée au modèle publie plusieurs résultats comparant LongCat-2.5 à son prédécesseur. Les chiffres ci-dessous sont ceux de Meituan :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 |
Ces résultats sont présentés comme des scores déclarés par le fournisseur et n’ont pas été vérifiés indépendamment.6 Ils donnent une indication des domaines sur lesquels Meituan affirme avoir progressé par rapport à LongCat-2.0, mais ne suffisent pas à établir une supériorité générale sur les autres modèles. Un score isolé ne dit pas non plus comment le modèle se comporte dans tous les usages réels.
API et outils compatibles
La Preview de septembre a précédé la sortie complète du 2 novembre, selon les informations publiées sur le lancement.6 Le journal des modifications de la plateforme LongCat indique désormais que LongCat-2.5 est disponible et met en avant les tâches visuelles ainsi que les flux de travail d’ingénierie complexes.
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L’API LongCat est compatible avec les formats OpenAI et Anthropic.18 La plateforme cite notamment Claude Code, Codex et Hermes parmi les environnements d’agents compatibles. Un guide explique également comment configurer LongCat dans OpenCode.
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À retenir
La promesse centrale de LongCat-2.5 est de combiner entrée visuelle et entraînement aux tâches longues pour accompagner des travaux de programmation et de création en plusieurs étapes. Les chiffres de taille et de benchmark éclairent le positionnement choisi par Meituan, mais restent des données rapportées, pas une preuve indépendante de supériorité générale.6
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Quelle est la réponse courte à « LongCat-2.5 mise sur des agents capables de mener un projet jusqu’au bout » ?
Lancé le 2 novembre 2026, LongCat 2.5 est un modèle multimodal destiné aux tâches d’agents qui s’étendent dans le temps.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Lancé le 2 novembre 2026, LongCat 2.5 est un modèle multimodal destiné aux tâches d’agents qui s’étendent dans le temps. Meituan met en avant l’entrée visuelle traitée avec le texte, l’entraînement à des tâches d’ingénierie plus longues et des usages comme le code visuel, la création et la 3D.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
L’entreprise annonce 88,4 à Terminal Bench v2.1, contre 70,8 pour LongCat 2.0. Ce résultat, comme les autres scores publiés, n’a pas été vérifié indépendamment.
Sources
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 ...