美团龙猫开源 LongCat-2.5 多模态模型：总参数 1.6 万亿，支持百万上下文
Miranda 11月9日，美团龙猫宣布开源 LongCat-2.5 模型。该模型于11月2日发布，定位为面向长程智能体任务的原生多模态模型，采用 MIT 协议，允许商用推理部署与二次训练，无需额外授权。在复杂代码库开发、完整项目构建、Visual Coding 与专业办公场景中，端到端交付能力均有明显提升。
参数规模与部署优化
LongCat-2.5 总参数为 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，支持 100 万上下文。团队针对显存与带宽受限的国产算力芯片，在模型架构、芯片适配与部署策略上进行了深度协同优化。
视觉表征与推理方案
LongCat-2.5 在 Visual Coding 上表现出色，支持创意设计、3D 等任务。模型将视觉信号表示为多层级离散 token，与文本一样由主干模型统一处理，而非外挂视觉模块。具体实现上，模型对原生分辨率视觉特征做残差向量量化，逐级补足细节；视觉 token 可离线预计算并缓存，减少在线计算量，也让分布式训练负载更均衡。视觉码本与主干联合训练，视觉与文本共享同一套主干参数，在同一语义空间内协同完成视觉理解与代码生成。
推理方面，LongCat-2.5 采用 W4A4 高效推理方案，将专家权重与激活同时量化到 4 bit，并通过原生 INT4 矩阵乘法单元执行计算。模型已在 Hugging Face 开源，技术博客和 API 平台也已上线。
