AnswersPublished18 sources
LongCat-2.5 ma pomagać agentom AI doprowadzać złożone projekty do końca
LongCat 2.5 udostępniono 2 listopada 2026 r. Model ma służyć agentom AI wykonującym wieloetapowe zadania; jego rozmiar opisano jako 1,6 bln parametrów łącznie i około 48 mld aktywnych na token.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- LongCat 2.5 udostępniono 2 listopada 2026 r. Model ma służyć agentom AI wykonującym wieloetapowe zadania; jego rozmiar opisano jako 1,6 bln parametrów łącznie i około 48 mld aktywnych na token.
- Meituan podkreśla przetwarzanie obrazu i tekstu w jednym modelu oraz trening ukierunkowany na dłuższe zadania inżynierskie, projektowanie i pracę z 3D.
- W firmowym zestawieniu wynik Terminal Bench v2.1 wzrósł z 70,8 dla LongCat 2.0 do 88,4 dla LongCat 2.5.
AI 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 udostępnił LongCat-2.5 2 listopada 2026 r. To multimodalny model przeznaczony do długich zadań agentów AI: ma nie tylko generować fragmenty kodu, lecz także pomagać w prowadzeniu złożonej pracy przez kolejne etapy. Wydanie rozwija LongCat-2.0 i następuje po wersji LongCat-2.5-Preview z 25 września.6
32
Model nastawiony na cały proces, nie tylko pojedyncze polecenie
Według Meituan LongCat-2.5 ma łącznie 1,6 bln parametrów, z czego na każdy token aktywnych jest około 48 mld.8
32 Warto zaznaczyć, że dane o skali modelu nie są spójne we wszystkich materiałach: jedno ze źródeł podaje 480 mld aktywnych parametrów. Dlatego liczby te należy traktować jako raportowane, a nie rozstrzygnięte.
1
Główny cel wersji 2.5 to praca nad dużymi bazami kodu i budowanie kompletnych projektów. Meituan twierdzi, że w treningu na długich sekwencjach zwiększył udział przykładów obejmujących wieloetapowe zadania, a także wykorzystał uczenie przez wzmacnianie do rozwijania umiejętności programistycznych agentów. Opisywany proces treningowy obejmuje również syntezę danych i tworzenie środowisk dla różnych narzędzi agentów. Rzeczywiste niepowodzenia agentów mają być zamieniane w zadania, które można odtworzyć i zweryfikować.32
Obraz i tekst przetwarzane wspólnie
LongCat-2.5 przedstawia sygnały wizualne jako wielopoziomowe tokeny dyskretne, a obraz i tekst przetwarza w ramach wspólnego głównego modelu — tak opisano rozwiązanie w materiałach dotyczących premiery. Ma to łączyć rozumienie obrazu z programowaniem, w tym z tzw. visual coding, czyli tworzeniem kodu na podstawie informacji wizualnych. Meituan wskazuje też na zastosowania w projektowaniu kreatywnym i zadaniach związanych z 3D.32
35
Firma informuje ponadto o optymalizacji treningu z długim kontekstem oraz inferencji W4A4 na krajowej infrastrukturze obliczeniowej. Sam opis podejścia nie przesądza jednak o konkretnym wzroście wydajności: dostępne materiały nie przedstawiają niezależnych pomiarów, które potwierdzałyby taką przewagę.32
Wyniki testów: poprawa względem LongCat-2.0
Zestawienie opublikowane na stronie modelu pokazuje wyższe wyniki LongCat-2.5 w kilku wymienionych testach. Są to dane raportowane przez Meituan.38
| Test | 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 |
Osobne omówienie zaznacza, że wyniki pochodzą od dostawcy modelu i nie zostały niezależnie zweryfikowane.6 Rezultat w pojedynczym teście nie oznacza też, że model jest najlepszy we wszystkich zadaniach i porównaniach. Dane pokazują przede wszystkim, w jakich obszarach Meituan deklaruje postęp względem własnej poprzedniej wersji.
Premiera i integracja z narzędziami
Według relacji zewnętrznych wersja Preview pojawiła się 25 września, przed pełnym wydaniem z 2 listopada.6 W dzienniku zmian platformy LongCat-2.5 figuruje jako dostępny; opis wymienia zadania wizualne i złożone procesy inżynierskie.
35
API LongCat jest zgodne z formatami OpenAI i Anthropic.18 Platforma wymienia też Claude Code, Codex i Hermes jako obsługiwane środowiska agentów. Dokumentacja pokazuje ponadto, jak skonfigurować LongCat w OpenCode.
35
36
Co z tego wynika?
Najważniejsza deklarowana zmiana to połączenie obsługi obrazu z treningiem nastawionym na długie zadania. LongCat-2.5 ma wspierać agentów w prowadzeniu prac programistycznych i pokrewnych zadań kreatywnych przez więcej etapów, zamiast skupiać się wyłącznie na pojedynczym poleceniu. Podawane rozmiary i wyniki testów są przydatnym punktem odniesienia, ale nie stanowią niezależnego dowodu na ogólną przewagę nad konkurencyjnymi modelami.6
32
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "LongCat-2.5 ma pomagać agentom AI doprowadzać złożone projekty do końca"?
LongCat 2.5 udostępniono 2 listopada 2026 r. Model ma służyć agentom AI wykonującym wieloetapowe zadania; jego rozmiar opisano jako 1,6 bln parametrów łącznie i około 48 mld aktywnych na token.
What are the key points to validate first?
LongCat 2.5 udostępniono 2 listopada 2026 r. Model ma służyć agentom AI wykonującym wieloetapowe zadania; jego rozmiar opisano jako 1,6 bln parametrów łącznie i około 48 mld aktywnych na token. Meituan podkreśla przetwarzanie obrazu i tekstu w jednym modelu oraz trening ukierunkowany na dłuższe zadania inżynierskie, projektowanie i pracę z 3D.
What should I do next in practice?
W firmowym zestawieniu wynik Terminal Bench v2.1 wzrósł z 70,8 dla LongCat 2.0 do 88,4 dla LongCat 2.5.
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 ...