美团发布LongCat-2.5原生多模态模型：激活480亿参数聚焦长程智能体任务

核心要点

• 模型正式发布：美团技术团队正式发布面向长程智能体任务的原生多模态模型LongCat-2.5。
• 超大规模稀疏激活：模型总参数量达到1.6万亿，每个token激活约480亿参数。
• 关键能力跃升：在上一代LongCat-2.0的基础之上，重点强化了原生视觉理解能力与智能体编程能力。
• 聚焦长程智能体：模型定位紧扣长程复杂任务处理，针对智能体实际执行场景进行了深度优化。

详细分析

架构规模与高效稀疏激活机制

根据美团技术团队发布的信息，LongCat-2.5的总参数量达到了1.6万亿。在具备极大规模参数容量的同时，该模型在推理时每个token仅激活约480亿参数。这种设计在保证模型具备超大容量知识储备与多任务表征能力的同时，有效控制了单次计算的激活规模，兼顾了超大参数量与推理效率之间的平衡，为承载高复杂度的智能体推理提供了基础算力支持。

强化原生视觉理解与多模态整合

作为一款原生多模态模型，LongCat-2.5相较于前代LongCat-2.0在原生视觉理解方面做出了重点强化。原生多模态的设计避免了跨模态信息转换过程中的语义损耗，使得模型能够更直接、准确地解析复杂图像及视觉环境信息。这一能力的提升，对于面向真实交互环境的智能体而言至关重要，使其能够更准确地感知多模态输入并作出长程决策。

进阶的智能体编程与长程任务执行

除了视觉感知能力的增强，LongCat-2.5在智能体编程能力上也实现了显著强化。面向长程智能体任务时，模型往往需要面对多步骤规划、工具调用、代码生成与自我纠错等长流程考验。通过在编程能力与智能体逻辑上的协同优化，LongCat-2.5进一步提升了在复杂长程流程中的代码编写与执行逻辑支撑能力。

行业影响

美团发布LongCat-2.5标志着大模型技术在面向特定应用场景——特别是长程智能体（Long-horizon Agents）方向上的持续深耕。通过将原生多模态感知与高阶智能体编程能力深度结合，LongCat-2.5为复杂智能体系统的构建提供了新的模型基座。同时，1.6万亿总参数配合480亿激活参数的技术路线，也进一步验证了超大规模稀疏激活架构在兼顾模型容量与推理可用性方面的行业价值，推动多模态智能体向更实用化、更长周期的任务场景迈进。

常见问题

LongCat-2.5的核心参数规模是多少？

LongCat-2.5的模型总参数量为1.6万亿，而在实际处理过程中，每个token仅激活约480亿参数。

相比前代LongCat-2.0，LongCat-2.5有哪些关键提升？

LongCat-2.5在LongCat-2.0的基础上，主要进一步强化了原生视觉理解能力以及智能体编程能力。

LongCat-2.5主要适用于什么应用场景？

该模型主要面向长程智能体任务，依托强化的原生多模态视觉理解与编程能力，胜任需要多步骤执行和多模态理解的复杂智能体任务。