11 月 2 日消息，美团龙猫今日发布面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5。该模型总参数量为 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，在 LongCat-2.0 的基础上进一步强化了原生视觉理解与智能体编程能力。
据介绍，龙猫在长序列训练中加入更多长程轨迹数据，并通过大规模长程强化学习，提升模型在复杂代码库开发、完整项目构建等任务中的端到端工程能力。围绕数据合成、环境构建与跨 Harness 混合训练，官方持续扩展这条训练链路。此外，龙猫还将真实 Agent 的失败轨迹转化为可复现、可验证的训练任务，针对模型能力短板持续补充训练数据。
视觉能力方面，LongCat-2.5 将视觉信号表示为多层级离散 token，使主干模型以统一的 token 形式处理视觉与文本输入。原生视觉理解与智能体编程能力的结合，使模型在 Visual Coding 上表现出色，并支持创意设计和 3D 等任务。
官方表示，上述升级由持续演进的基础设施支撑：通过优化国产算力上的长上下文训练与 W4A4 推理，并借助训推数值一致性和长上下文 rollout 优化，支撑大规模长程强化学习的高效运行。
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