2026 年 11 月 2 日消息，美团龙猫今日发布面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5，模型总参数量为 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数。相比 LongCat-2.0，这一版本把原生视觉理解与智能体编程能力进一步压进基座模型。
1.6 万亿参数与长程强化学习
龙猫在长序列训练中加入了更多长程轨迹数据，并通过大规模长程强化学习，提升模型在复杂代码库开发、完整项目构建等任务上的端到端工程能力。围绕数据合成、环境构建与跨 Harness 混合训练，官方持续扩展这条训练链路，同时把真实 Agent 运行中暴露的失败轨迹转化为可复现、可验证的训练任务，针对能力短板定向补足数据。
视觉信号变成多层级离散 token
LongCat-2.5 将视觉信号表示为多层级离散 token，主干模型以统一的 token 形式处理视觉与文本输入。官方称，原生视觉理解与智能体编程能力的结合，使模型在 Visual Coding 上表现突出，并支持创意设计与 3D 等任务。基础设施侧则优化了国产算力上的长上下文训练与 W4A4 推理，并通过训推数值一致性与长上下文 rollout 优化，支撑大规模长程强化学习的高效运行。API 接入已在 longcat.chat 平台开放。从预览版到这一版原生多模态基座的技术路线变化，可参考此前对 LongCat-2.5-Preview 的拆解。同一批模型在长上下文与智能体任务上的另一组数据，见 英伟达 Nemotron 3.5 Transcribe 的评测拆解。
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