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LongCat-2.5 aposta em agentes de IA capazes de concluir projetos complexos
Lançado em 2 de novembro de 2026, o LongCat 2.5 foi desenvolvido para tarefas prolongadas de agentes de IA e é descrito como um modelo multimodal. A Meituan destaca treinamento para projetos de engenharia mais longos e processamento conjunto de texto e sinais visuais, com aplicações em programação visual, design e 3D.
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Resposta de pesquisa
Principais conclusões
- Lançado em 2 de novembro de 2026, o LongCat 2.5 foi desenvolvido para tarefas prolongadas de agentes de IA e é descrito como um modelo multimodal.
- A Meituan destaca treinamento para projetos de engenharia mais longos e processamento conjunto de texto e sinais visuais, com aplicações em programação visual, design e 3D.
- A empresa reporta nota 88,4 no Terminal Bench v2.1, ante 70,8 do LongCat 2.0; os resultados são declarações da própria empresa, não uma confirmação de superioridade geral.
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
A Meituan lançou o LongCat-2.5 em 2 de novembro de 2026, após apresentar a versão LongCat-2.5-Preview em 25 de setembro. A proposta é ir além de gerar trechos de código: o modelo foi desenvolvido para que agentes de IA avancem por várias etapas de tarefas complexas de engenharia, como trabalhar em bases de código extensas e construir projetos completos.6
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O que muda em relação ao LongCat-2.0
A Meituan descreve o LongCat-2.5 como um modelo multimodal nativo com 1,6 trilhão de parâmetros no total e cerca de 48 bilhões ativados por token. Há uma divergência nas fontes disponíveis: uma delas menciona 480 bilhões de parâmetros ativos, enquanto outras reportam aproximadamente 48 bilhões. Por isso, o número deve ser tratado como informação divulgada, não como dado confirmado de forma independente.8
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O foco do treinamento também mudou para tarefas mais longas. Segundo a empresa, o modelo recebeu mais trajetórias de tarefas de longo prazo durante o treinamento com sequências extensas e passou por aprendizado por reforço em larga escala para aprimorar o desempenho em programação com agentes. A abordagem inclui ainda síntese de dados, construção de ambientes para diferentes ferramentas de agentes e transformação de falhas reais desses agentes em tarefas de treinamento reproduzíveis e verificáveis.32
Texto e imagens no mesmo modelo
O LongCat-2.5 representa sinais visuais como tokens discretos de vários níveis e processa entradas visuais e textuais em uma arquitetura compartilhada, segundo a cobertura do lançamento. A ideia é aproximar a compreensão visual do trabalho com código, incluindo programação visual, design criativo e tarefas em 3D.32
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A Meituan também afirma ter otimizado o treinamento com contexto longo e a inferência W4A4 em infraestrutura computacional doméstica. As fontes fornecidas não apresentam medições independentes de eficiência; portanto, isso descreve a abordagem informada pela empresa, não comprova uma vantagem específica de desempenho.32
Benchmarks: melhora em relação à versão anterior, com ressalvas
A tabela publicada pela Meituan mostra resultados maiores que os do LongCat-2.0 nos testes listados abaixo. São números divulgados pela empresa, e não uma validação independente.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 |
Uma cobertura separada ressalta que esses resultados foram reportados pela fornecedora e não passaram por verificação independente.6 Notas em testes específicos ajudam a entender onde a Meituan diz ter avançado, mas não provam que o modelo seja o melhor em todas as tarefas ou comparações.
Disponibilidade e integração com ferramentas
A versão Preview de 25 de setembro antecedeu o lançamento completo de 2 de novembro, segundo a cobertura secundária.6 O registro de alterações da plataforma LongCat lista o LongCat-2.5 como disponível e destaca o uso em tarefas visuais e fluxos complexos de engenharia.
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A API da LongCat é compatível com os formatos da OpenAI e da Anthropic.18 A plataforma também cita Claude Code, Codex e Hermes entre as ferramentas de agentes compatíveis. Para quem usa OpenCode, há um guia de integração com instruções de autenticação e seleção do LongCat como provedor.
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O que vale guardar
A principal aposta do LongCat-2.5 é combinar entrada visual com treinamento voltado a tarefas de engenharia que se estendem por várias etapas. Isso o posiciona como uma tentativa de ajudar agentes a conduzir mais partes de um fluxo de trabalho, e não apenas produzir código isolado. A escala e os benchmarks divulgados dão contexto à proposta, mas continuam sendo números reportados — não uma confirmação independente de liderança geral.6
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As pessoas também perguntam
Qual é a resposta curta para "LongCat-2.5 aposta em agentes de IA capazes de concluir projetos complexos"?
Lançado em 2 de novembro de 2026, o LongCat 2.5 foi desenvolvido para tarefas prolongadas de agentes de IA e é descrito como um modelo multimodal.
Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
Lançado em 2 de novembro de 2026, o LongCat 2.5 foi desenvolvido para tarefas prolongadas de agentes de IA e é descrito como um modelo multimodal. A Meituan destaca treinamento para projetos de engenharia mais longos e processamento conjunto de texto e sinais visuais, com aplicações em programação visual, design e 3D.
O que devo fazer a seguir na prática?
A empresa reporta nota 88,4 no Terminal Bench v2.1, ante 70,8 do LongCat 2.0; os resultados são declarações da própria empresa, não uma confirmação de superioridade geral.
Fontes
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 ...