美团龙猫团队已经正式开源 LongCat‑2.5，这是一款面向长程智能体任务的原生多模态混合专家大模型，总参数规模 1.6 万亿，单次推理每个 token 激活大约 480 亿参数，原生支持 100 万 token 超长上下文，采用 MIT 开源协议，企业可以直接拿来商用部署、二次训练，不用额外申请授权，整套模型从预训练到推理全部跑在国产算力集群上，也是国内少有的已经开源的万亿级 MoE 长上下文模型。市面上大部分大模型要么总参规模偏小，要么百万上下文版本不开源，很多长上下文模型还会把视觉模块做成外挂式适配器，图像和文本走两套独立流程，容易出现图文对齐差、长序列推理效率低的问题；LongCat‑2.5 把图像转成和文本统一的 token 序列，属于原生多模态架构，再搭配自研的 LongCat 稀疏注意力、N‑gram Embedding，降低超长序列的显存和算力开销，同时依靠大规模长程强化学习，重点打磨智能体编程、看图写代码、完整工程项目交付这类任务，而不是只做简单问答。它在 LongCat‑2.0 的底子上升级，2.0 主打代码智能体，2.5 转向 “做完一整个项目”，能读取截图、UI 草图、图表、3D 视图，一边看懂画面一边生成、调试代码，还能对接主流智能体框架，适配开发工具链。开源之后开发者可以下载权重，在国产加速卡上做本地推理，也可以接入美团提供的 API 服务，不过百万上下文、万亿参数量对硬件门槛要求很高，普通消费级显卡跑不动，更适合算力充足的企业、科研机构做智能体、长文档、代码仓库全量分析场景。
一、LongCat‑2.5 核心参数清单
- 模型名称：LongCat‑2.5（美团龙猫）
- 架构类型：原生多模态 MoE 混合专家
- 总参数：1.6 万亿
- 单 Token 激活参数：约 480 亿
- 上下文上限：原生 100 万 Token，输出上限 128K Token
- 开源协议：MIT
- 算力底座：全程国产算力集群训练、训推协同优化，支持 W4A4 低精度推理
- 核心方向：长程智能体、视觉编程、大型代码库全量分析、多步骤项目执行
- 兼容框架：Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw、OpenCode、Kilo Code
- 发布节奏：11 月 2 日正式发布；11 月 10 日正式开源权重
二、LongCat‑2.0 与 LongCat‑2.5 对比表
| 项目 | LongCat‑2.0 | LongCat‑2.5 |
|---|---|---|
| 总参规模 | 1.6 万亿 | 1.6 万亿 |
| 核心定位 | Agentic Coding，写代码、改代码 | 长程智能体，端到端完成完整项目 |
| 多模态 | 以文本为主，视觉能力弱 | 原生多模态，图文共用一套 token 流 |
| 强化学习 | 代码任务强化学习 | 大规模长轨迹 RL，跨框架混合训练 |
| 视觉编程 | 不支持看图编码 | 支持截图、UI、图表、3D 视图联动编码 |
| 开源状态 | 未开源 | 已开源，MIT 商用许可 |
| 适配重点 | 代码理解、脚本生成 | 完整工程、设计、网页、表格类复杂任务 |
三、LongCat‑2.5 重点能力拆解
- 百万级超长上下文：可以一次性读完整份大型代码仓库、整本技术手册、连续多轮智能体日志，长序列里不容易遗忘前置信息。
- 原生视觉编码（Visual Coding）：识别界面截图、原型图、流程图、渲染画面，看懂之后直接输出配套代码，适合前端、3D、自动化测试场景。
- 长程智能体执行：多步骤自主规划、调用工具、校验结果，遇到报错回滚调整，适合持续迭代的工程任务。
- 国产算力深度适配：针对国产芯片做显存分片、卡间通信、低精度推理优化，降低超长序列推理成本。
- 宽松开源授权：MIT 协议，允许商用、微调、蒸馏、二次分发，没有强制开源衍生作品的约束。
- 多开发框架兼容：不用大幅改造现有智能体脚手架，就能替换底层模型接入已有开发流程。
四、开源部署、本地调试大致步骤
第一步，前往美团技术团队开源仓库，下载 LongCat‑2.5 权重、推理脚本和部署文档。
第二步，准备符合要求的国产算力集群，确认显存、互联带宽满足百万上下文加载条件。
第三步，配置推理参数，选择 W4A4 量化或者全精度模式，根据业务调整稀疏注意力策略。
第四步，接入目标智能体 harness，对接代码沙箱、浏览器、文件读写等工具。
第五步，开展长上下文压测，测试读取大代码库、长文档时的召回、遗忘率和推理速度。
第六步，根据业务场景微调，蒸馏出更小的衍生模型，用于低算力子场景。
第七步，正式上线，搭配日志、校验机制，监控长智能体任务的稳定性。
五、门槛与风险要点
LongCat‑2.5 虽然开源，但万亿总参、百万上下文对硬件门槛很高，普通单卡显卡无法跑通完整版本；长序列推理的延迟、成本依然偏高，高频线上业务直接全量使用成本压力大；原生多模态视觉能力还处在迭代阶段，复杂专业图纸、工程图纸识别会存在出错概率；长程智能体本身容易出现规划跑偏、幻觉，必须配套沙箱、结果校验、人工复核；MIT 协议虽然宽松，但模型训练数据、输出内容依然需要遵守内容合规、版权相关法规；评测成绩是在固定基准集下得出，不等于所有业务场景稳定优于海外闭源模型。
【相关 FAQ】
问题 1：美团龙猫 LongCat‑2.5 开源版本，总参数和上下文规格是多少？
回答 1：美团龙猫 LongCat‑2.5 开源版本总参数为 1.6 万亿，属于 MoE 混合专家架构，每个 token 激活约 480 亿参数，原生支持百万上下文，最大输出 128K token。
问题 2：美团龙猫 LongCat‑2.5 采用什么开源协议，能不能拿来商用？
回答 2：美团龙猫 LongCat‑2.5 使用 MIT 开源协议，支持商用推理部署、二次微调与训练，不需要额外向美团申请商用授权。
问题 3：美团龙猫 LongCat‑2.5 和上一代 LongCat‑2.0 最核心差别在哪里？
回答 3：美团龙猫 LongCat‑2.5 在 LongCat‑2.0 的基础上升级为原生多模态，重点强化视觉编程和长程智能体能力，目标从单纯写代码升级到自主完成完整项目，并且已经正式开源。
问题 4：美团龙猫 LongCat‑2.5 的百万上下文版本，普通家用显卡可以跑起来吗？
回答 4：美团龙猫 LongCat‑2.5 百万上下文版本硬件门槛很高，普通消费级显卡无法承载，需要配套国产算力集群，适合企业、科研机构部署使用。
【参考资料】
[2026-11-10]（美团 LongCat-2.5 正式开源：从看见，到抵达）美团技术团队
[2026-11-03]（美团发布 LongCat-2.5 大模型，“国模国芯” 实现新突破）财新网
[2026-11-02]（美团正式发布 LongCat-2.5：面向智能体任务的原生多模态模型）美团官网新闻
[2026-11-02]（美团龙猫发布 LongCat-2.5:1.6T 参数原生多模态模型，主攻长程智能体任务）腾讯云开发者社区
[2026-11-02]（LongCat-2.5 Released: Meituan's 1.6T Native Multimodal Agent Model）LongCat AI 官网
【免责声明】
本文美团龙猫 LongCat‑2.5 开源、参数、能力、协议信息整理自美团官方技术公告与科技媒体报道；LongCat‑2.5 为混合专家模型，万亿总参不等于每次推理全部激活；百万上下文、视觉编程、智能体效果受算力、提示词、校验链路影响；开源协议以仓库内 LICENSE 文件为准；长智能体输出存在幻觉风险，工程场景必须配套安全沙箱和复核机制；本文仅作为技术资讯整理，不构成选型、采购、部署担保。