LongCat-2.5
説明
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.
能力レーダー
専用の科学ベンチマークがない場合、Science は LLM Stats の科学スコアまたは推論能力から推定します。
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| エージェント能力 | 106 | 40.0 | LS |
| マルチモーダルランキング | 71 | 53.0 | LS |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
Code
Finance
General
Math
Multimodal
Reasoning
AA評価指数
(Artificial Analysis)AA評価データがありません
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))価格設定
速度
速度データがありません
プロバイダー価格ランキング
プロバイダー価格ランキング
4 プロバイダー
このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。