Meituan veröffentlicht Agentenmodell LongCat-2.5 mit 1,6 Billionen Parametern, trainiert ohne Nvidia-GPUs
Meituan hat die Gewichte von LongCat-2.5 unter MIT-Lizenz veröffentlicht, eine Woche nach der offiziellen Vorstellung. Das Mixture-of-Experts-Modell des chinesischen Lieferdienstes zählt 1,6 Billionen Parameter, aktiviert aber nur rund 48 Milliarden pro Token. Es ist für autonome Agenten mit langen Mehrschrittaufgaben ausgelegt, vor allem im Coding. Über die API verarbeitet es bis zu einer Million Tokens und erzeugt Antworten bis 128.000 Tokens; es versteht Text, Bilder und Video, antwortet in Text und lässt Reasoning ein- und ausschalten. Bilder werden wie bei heutigen LLMs in Tokens umgewandelt statt nachträglich über einen Extra-Encoder angehängt – ein Ansatz aus dem Forschungsmodell LongCat-Next, der visuelles Coding, Design und 3D-Aufgaben stärken soll.
Für das Reinforcement Learning nutzte das Team echte GitHub-Pull-Requests und nachgestellte Agentenfehler, sperrte Internetzugang in den Trainingsumgebungen und destillierte Fähigkeiten spezialisierter Lehrer. Die Expertengewichte sind auf 4 Bit quantisiert: In Lasttests stieg der Durchsatz gegenüber 8 Bit um 43,3 Prozent bei der Prompt-Verarbeitung und 42,77 Prozent bei der Ausgabe. Die Beispielbereitstellung läuft auf 194 Huawei-Ascend-Chips der Atlas-A2-Serie (zwei für Bilder, 64 für Prompts, 128 für Antworten); Nvidia wird nicht erwähnt. Vorgänger LongCat-2.0 wurde Ende Juni auf mehr als 50.000 chinesischen KI-Chips trainiert und lief zuvor anonym als „Owl Alpha“ auf OpenRouter.
Auf Terminal Bench v2.1 erreicht LongCat-2.5 88,4 Punkte (Claude Opus 5: 89,1; GPT-5.6 Sol: 88,8; Deepseek-V4.1-Flash: 90,6). Bei DeepSWE steigt der Wert von 9,7 auf 64,6; die härtere Terminal-Bench-v4.0-Variante bringt 38,5 Punkte, BrowseComp 91,9 im eigenen Testumfeld. Eine Chat-Oberfläche steht unter longcat.ai bereit, die API spricht OpenAI- und Anthropic-Formate. Der Aktionspreis liegt bei rund 0,27 Euro pro Million Input- und 1,07 Euro pro Million Output-Tokens.
Weiter in der App — abstimmen & mitreden ➔