메이투안은 2026년 11월 2일 장시간 이어지는 에이전트 작업을 겨냥한 멀티모달 모델 LongCat-2.5를 공개했다. 9월 25일 공개된 LongCat-2.5-Preview와 LongCat-2.0에 이어 나온 정식 버전으로, 한 번의 코드 생성보다 복잡한 개발 작업을 여러 단계에 걸쳐 수행하는 데 초점을 맞췄다.
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긴 개발 작업을 끝까지 수행하도록 설계
메이투안은 LongCat-2.5의 전체 규모를 1조 6,000억 개 매개변수, 토큰당 활성 매개변수를 약 480억 개라고 소개했다. 다만 매개변수 규모는 보도에 따라 차이가 있다. 일부 자료에는 활성 매개변수가 4,800억 개로 적혀 있어, 수치는 확정된 사실이라기보다 보고된 사양으로 보는 편이 정확하다.
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회사가 내세운 핵심 개선점은 복잡한 코드베이스를 다루고 완성된 프로젝트를 만드는 능력이다. 메이투안은 장문 학습에 장기 작업의 궤적 데이터를 더하고, 대규모 강화학습으로 에이전트형 코딩을 개선했다고 설명했다. 데이터 합성과 실행 환경 구축, 여러 에이전트 하네스(harness)를 넘나드는 학습도 포함된다. 실제 에이전트가 실패한 과정을 재현·검증 가능한 훈련 과제로 바꿔 보완하는 방식도 소개했다.
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텍스트와 시각 정보를 함께 처리
출시 보도에 따르면 LongCat-2.5는 시각 정보를 여러 단계의 이산 토큰으로 표현하고, 텍스트와 시각 입력을 하나의 모델 본체에서 처리한다. 이를 바탕으로 화면이나 이미지 정보를 활용하는 시각 코딩뿐 아니라 창작 디자인과 3D 관련 작업도 지원하는 것이 목표다.
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메이투안은 중국산 컴퓨팅 인프라에서 장문맥 학습과 W4A4 추론을 최적화했다고 밝혔다. W4A4는 가중치와 활성값을 각각 4비트로 처리하는 방식을 가리킨다. 다만 제공된 자료에는 효율 개선 폭을 독립적으로 측정한 결과가 제시되지 않았으므로, 이를 특정 성능 우위의 입증이라기보다 회사가 설명한 기술 방향으로 해석해야 한다.
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LongCat-2.0보다 오른 자체 벤치마크 점수
메이투안 모델 페이지에 실린 LongCat-2.5와 LongCat-2.0의 점수는 다음과 같다.
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| 벤치마크 |
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 |
별도의 보도는 이 점수들이 업체 발표 수치이며 독립적으로 검증되지는 않았다고 지적한다.
6 따라서 표는 LongCat-2.0과 비교해 메이투안이 어떤 분야의 개선을 주장하는지 살펴보는 자료로 유용하지만, 모든 작업에서 최고 성능을 낸다는 근거로 볼 수는 없다. 벤치마크 하나의 점수가 실제 사용 환경 전반의 우위를 뜻하지도 않는다.
정식 공개와 개발 도구 연동
LongCat-2.5-Preview가 9월 25일 먼저 공개된 뒤 11월 2일 정식 버전이 출시됐다는 보도가 나왔다.
6 LongCat 플랫폼 변경 기록에는 현재 LongCat-2.5가 제공 중인 모델로 기재돼 있으며, 시각 작업과 복잡한 엔지니어링 흐름을 주요 기능으로 소개한다.
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LongCat API는 OpenAI 및 Anthropic 호환 형식을 지원한다.
18 플랫폼은 Claude Code, Codex, Hermes 등 에이전트 하네스와의 호환성을 안내하고 있으며, OpenCode 문서는 LongCat을 제공자로 선택해 연결하는 방법을 설명한다.
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핵심은 ‘더 긴 작업’과 시각 입력의 결합
LongCat-2.5가 LongCat-2.0과 프리뷰에서 나아갔다고 내세우는 지점은 장기 작업을 위한 에이전트 학습과 텍스트·시각 정보를 함께 다루는 구조다. 목표는 코드 작성에 그치지 않고 개발과 관련 창작 작업을 여러 단계에 걸쳐 이어가는 것이다. 다만 모델 규모와 벤치마크 점수는 공개된 주장으로 받아들이고, 독립 검증된 성능이나 전반적인 우위와는 구분해 볼 필요가 있다.
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