Meituan lanzó LongCat-2.5 el 2 de noviembre, agregando un modelo multimodal nativo de 1,6 billones de parámetros a su línea LongCat y designando la codificación agente de largo horizonte, no el chat, como su misión principal. Según TechNode, al informar sobre el lanzamiento a través de IT Home, el modelo activa aproximadamente 48 mil millones de parámetros para cada token, una arquitectura diseñada para ofrecer capacidad a escala de frontera sin pagar el costo total de inferencia del recuento total de parámetros en cada solicitud.
El lanzamiento es la continuación de producción de LongCat-2.5-Preview, que Meituan envió a fines de septiembre como un modelo de agente de mezcla de expertos de 1.6T con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, según la cobertura de Pandaily en ese momento. Para obtener más información sobre esta historia y la carrera de modelos en general, consulte nuestra cobertura de modelos de IA.
Creado para agentes que trabajan durante horas, no segundos
La apuesta definitoria de LongCat-2.5 es que la frontera ha pasado de responder preguntas a completar tareas. Meituan dijo que amplió la capacitación en secuencias de tareas largas y aplicó aprendizaje de refuerzo a gran escala para mejorar el trabajo del modelo en bases de código complejas y proyectos de software completos: los trabajos extendidos de varios pasos donde los sistemas de agentes tienden a desviarse, detenerse o fallar silenciosamente.
Destaca una técnica de entrenamiento. La compañía dijo que convierte las fallas encontradas por agentes reales en tareas de capacitación reproducibles, cerrando el círculo entre lo que los agentes de producción se equivocan y lo que el modelo aprende a continuación. Es un enfoque que trata las fallas de los agentes no como anécdotas sino como un plan de estudios, y señala que Meituan está recopilando datos de capacitación concretos de sistemas implementados a una escala que la mayoría de los laboratorios no pueden igualar, dado que las operaciones de logística y entrega de alimentos de la compañía generan enormes volúmenes de tráfico de tareas en el mundo real.
Multimodalidad nativa en un marco de token unificado
LongCat-2.5 procesa entradas visuales y de texto dentro de un marco de token unificado, según la cobertura del lanzamiento, lo que significa que las imágenes y el texto se convierten en la misma representación subyacente en lugar de parchearse mediante codificadores separados. Meituan dice que esto permite la codificación visual, el diseño creativo y tareas 3D junto con el trabajo de ingeniería de software convencional.
El énfasis multimodal es un diferenciador en el nicho de codificación agente, donde la mayoría de los competidores siguen dando prioridad al texto. Un agente que puede leer una maqueta de diseño, razonar sobre una escena 3D o interpretar una captura de pantalla de un informe de error puede asumir una mayor parte del trabajo real de desarrollo de productos que uno que solo ve código.
La economía de 48 mil millones de parámetros activados
Vale la pena desempacar la división 1.6T en total / ~48B-activo, porque explica para quién es este modelo. En un diseño de combinación de expertos, solo una pequeña fracción de la red se activa en cualquier token determinado, lo que hace que sea asequible ejecutar un modelo a escala de un billón: la capacidad está ahí para las solicitudes que la necesitan, mientras que el costo por token rastrea el recuento de parámetros activos. Para cargas de trabajo agentes, las matemáticas se combinan. Un agente que trabaja durante horas genera cientos de miles o millones de tokens a través de planificación, llamadas de herramientas y ediciones de código, por lo que la brecha entre pagar 48 mil millones de parámetros activos y pagar 1,6 billones en cada paso es la diferencia entre un producto viable y una demostración de investigación.
Combinado con la ventana de contexto de 1 millón de tokens que introdujo el modelo de vista previa, según Pandaily, la carga de trabajo objetivo es inequívoca: un agente que contiene una base de código completa, su documentación y su historial de fallas en la memoria de trabajo mientras ejecuta una lista de tareas medida en horas.
Disponibilidad: Chat y API ahora, pesos abiertos para seguir
El modelo está disponible de inmediato a través del servicio de chat en línea y la plataforma API de Meituan, según TechNode. Está previsto que sigan los lanzamientos de GitHub y Hugging Face, una secuencia que se hace eco del manual de otros laboratorios chinos, que cada vez más ofrecen acceso alojado primero y pesos abiertos poco después.
El estreno escenificado es importante para dos públicos. Para las empresas, la disponibilidad de API hoy significa que LongCat-2.5 se puede evaluar inmediatamente para cargas de trabajo de agentes de codificación. Para el ecosistema de código abierto, la liberación de pesos prometida determinará si LongCat-2.5 se convierte en una base para sistemas agentes afinados como lo han hecho los modelos chinos anteriores lanzados abiertamente.
Una semana repleta de lanzamientos de modelos chinos
El lanzamiento se produce en medio de un estallido de actividad del sector de IA de China. El mismo día, TechNode informó que SenseTime abrió un modelo de 9 mil millones de parámetros que reutiliza capas para un procesamiento más profundo, y que el equipo de DeepSeek abrió un prototipo de investigación de agente de codificación proactiva. Meituan, mejor conocido mundialmente como un gigante de la entrega de alimentos, ha construido silenciosamente uno de los programas de investigación de IA más creíbles del país, y LongCat-2.5 es su argumento de que la codificación agente, multimodal desde cero, es la carga de trabajo que importa.
La prueba inmediata será si la versión completa supera al modelo de vista previa en los puntos de referencia que interesan a las agencias y los desarrolladores (finalización de tareas a largo plazo, ediciones a nivel de código base, conexión a tierra multimodal). Lo que ya está claro es la dirección estratégica: el próximo terreno de disputa para los grandes modelos no son las respuestas a trivias ni la redacción de ensayos, sino el trabajo autónomo de horas de duración con software real.
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