11 月 9 日，美团宣布开源面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5，总参数 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，支持 100 万上下文，采用 MIT 协议，允许商用推理部署与二次训练而无需额外授权。这个模型 11 月 2 日就已发布，此番开放的是权重与完整训练方法。LongCat-2.5 Preview 深度一文此前已拆过它的多模态路线，这次补上开源后的实际可用边界。
从 480 亿激活到 100 万上下文
LongCat-2.5 走的是稀疏激活路线，1.6 万亿的总参数摊到每个 token 只激活约 480 亿，密度远低于同规模的稠密模型。官方给出的目标场景是复杂代码库开发、完整项目构建、Visual Coding 与专业办公，端到端交付能力是主指标，而不是聊天基准分。100 万上下文的定位也很明确，针对的是长程智能体任务里读仓库、读文档、读多轮产物的连续上下文压力。
视觉信号进了主干，不再外挂模块
这次最实质的改动在视觉侧。模型把视觉信号表示为多层级离散 token，与文本一样交由主干统一处理，而不是外挂视觉编码模块。具体做法是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 可以离线预计算并缓存，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，在同一语义空间里协同完成视觉理解与代码生成。官方演示的创意设计与 3D 任务表现就来自这套改造。
为国产算力做的两处适配
针对显存与带宽受限的国产 AI 芯片，团队在模型架构、芯片适配与部署策略上做了协同优化，推理侧采用 W4A4 方案，把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。权重已经放到 Hugging Face，技术博客与 API 平台同步开放，商用门槛只剩显存够不够这一件事。对想自建长程智能体的团队来说，MIT 协议加上 4 bit 推理这两点，比参数量更值得看。
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