Meituan выпустила LongCat-2.5: 1,6 трлн параметров, обученные на китайских чипах

2 ноября китайская Meituan представила LongCat-2.5 — мультимодальную модель на 1,6 трлн параметров, ориентированную на длинные агентные задачи: работу в крупных кодовых базах, сборку проектов целиком, действия в браузере и интерфейсах. Модель доступна через чат-сервис longcat.chat и API; веса на GitHub и Hugging Face компания обещает выложить позже.

Архитектура и обучение

LongCat-2.5 — смесь экспертов: из 1,6 трлн параметров на каждый токен активируется около 48 млрд. Мультимодальность нативная: изображения и видео кодируются дискретными токенами и обрабатываются тем же бэкбоном, что и текст. Контекст — 1 млн токенов, максимальный вывод — до 128 тыс.

Обучение и инференс шли на китайских ускорителях. LongCat заявляет оптимизацию длинноконтекстного обучения и инференса в формате W4A4 (4 бита на веса и активации) при памяти менее 80 ГБ на карту. Производителей чипов Meituan не называет; Caixin формулирует это как «обучена полностью на отечественных чипах».

Цена и совместимость

API работает в двух форматах — OpenAI и Anthropic, — поэтому модель подключается в Claude Code, Codex, Cline и другие обвязки сменой базового адреса. Промо-цена: $0,30 за миллион входных токенов, $0,006 за кэшированные и $1,20 за выходные (¥2 / ¥0,04 / ¥8). При регистрации начисляют 10 млн токенов. Meituan оговаривает, что цена временная.

Что показывают бенчмарки

Цифры пока только от самой Meituan:

• Terminal Bench v2.1 — 88,4 (у LongCat-2.0 — 70,8);
• Terminal Bench v4.0 — 38,5 против 3,0 у предыдущей версии и 53,9 у Claude Opus 5;
• DeepSWE v1.1 — 64,6;
• BrowseComp — 91,9; AutomationBench — 51,8 (у Opus 5 — 50,3); MCP Atlas — 83,1;
• HLE с инструментами — 63,1.

Сам вендор описывает результат осторожнее: по большинству тестов модель держится между Claude Opus 4.8 и Opus 5, обгоняя старшую модель лишь на части задач. Это видно по Terminal-Bench 4.0, где разрыв остаётся заметным.

Почему это важно

Здесь два сигнала сразу. Первый: большая агентная модель обучается и обслуживается без Nvidia — на домашних ускорителях с жёстким ограничением памяти, что важно для Китая в условиях ограничений на импорт. Второй: цена. $0,30 за миллион входных токенов при заявленном уровне, близком к фронтиру, усиливает давление на американских провайдеров в агентном кодинге.

Meituan при этом не продаёт вычисления как таковые. По данным Caixin, компания планирует встроить модель в собственные сервисы: помогать продавцам анализировать прибыльность каналов, находить проблемы роста и распределять ресурсы. Для китайского рынка это типичный путь — монетизировать модель внутри существующей экосистемы, а не через сам API.