美团龙猫开源 LongCat-2.5 模型：总参数 1.6 万亿，配套百万上下文

要点

• 龙腾代码 11 月 9 日消息，11 月 2 日，美团龙猫发布面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5
• 该模型采用 MIT 协议，支撑商用推理部署与二次训练，无需额外授权，是面向长程智能体任务的原生多模态模型。在复杂代码库开
• 模型总参数 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，支撑一百万上下文。针对显存与带宽受限的国产算力芯片，

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龙腾代码 11 月 9 日消息，11 月 2 日，美团龙猫发布面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5。随后来到今天（9 日），美团宣布该模型正式开源。

该模型采用 MIT 协议，配套商用推理部署与二次训练，无需额外授权，是面向长程智能体任务的原生多模态模型。在复杂代码库开发、完整专项建立、Visual Coding 与专业办公场景中，端到端交付能力均有明显提升。

模型总参数 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，配套一百万上下文。针对显存与带宽受限的国产算力芯片，小组在模型架构、芯片适配与部署策略上也进行了深度协同调整。

根据介绍，LongCat-2.5 在 Visual Coding 上表现出色，配套创意设计、3D 等任务。这些能力提升来自视觉表征层的改造：模型将视觉信号表示为多层级离散 token，与文本一样由主干模型统一处理，而非外挂视觉模块。具体而言，模型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，在同一语义空间内协同完成视觉理解与代码生成。

此外，LongCat-2.5 采用 W4A4 高效推理规划，将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。

龙腾代码附上有关链接如下：

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