LongCat-2.5
Description
LongCat-2.5 is Meituan's native multimodal Mixture-of-Experts model for long-horizon agentic tasks, with about 1.6T total parameters and roughly 48B activated per token. It builds on LongCat-2.0 with stronger native visual understanding and agentic coding, representing images as multi-level discrete tokens (RVQ over native-resolution features) so the backbone processes visual and text inputs in one token format. Training adds more long-horizon trajectories, large-scale asynchronous agentic RL across mixed harnesses, and multi-teacher on-policy distillation. Meituan also reports optimizing long-context training and W4A4 inference for domestic AI accelerators. The LongCat API (OpenAI, OpenAI Responses and Anthropic compatible) exposes it as LongCat-2.5 with a 1M-token context window; Meituan's Quick Start and FAQ list a 128K maximum output, while the Model Parameters page allows max_tokens up to 262,144. Launch pricing is a limited-time discount of $0.30 / $1.20 per MTok (cached input $0.006). Weights were not public at announcement.
Radar de capacités
Science est estimé à partir des scores scientifiques de LLM Stats ou du raisonnement lorsque les benchmarks scientifiques dédiés ne sont pas disponibles.
Classements
| Domaine | #Rang | Score | Source |
|---|---|---|---|
| Capacité agentique | 106 | 40.0 | LS |
| Classement multimodal | 71 | 53.0 | LS |
Scores de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
Code
Finance
General
Math
Multimodal
Reasoning
Indices d'évaluation AA
(Artificial Analysis)Aucune donnée d'évaluation AA disponible
Scores par catégorie LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Tarification
Vitesse
Aucune donnée de vitesse disponible
Classement des Prix par Fournisseur
Classement des Prix par Fournisseur
4 fournisseurs
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