Meituan は 11 月 2 日に LongCat-2.5 をリリースし、1.6 兆パラメータのネイティブ マルチモーダル モデルを LongCat ラインナップに追加し、チャットではなく長期的なエージェント コーディングを主要な使命として指定しました。 TechNode が IT Home を通じてこの発表について報告したところによると、このモデルはトークンごとに約 480 億個のパラメーターを有効にし、各リクエストの合計パラメーター数の推論コストを全額支払うことなくフロンティアスケールの容量を提供するように設計されたアーキテクチャーです。

当時の Pandaily の報道によると、この発表は LongCat-2.5-Preview の製品版のフォローアップであり、Meituan は 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウを備えた 1.6T の専門家混合エージェント モデルとして 9 月下旬に出荷しました。このストーリーとより広範なモデル競争の詳細については、AI モデルの報道を参照してください。

数秒ではなく数時間働くエージェント向けに構築

LongCat-2.5 の決定的な賭けは、フロンティアが質問に答えることからタスクを完了することに移行したことです。 Meituanは、長いタスクシーケンスのトレーニングを拡張し、大規模な強化学習を適用して、複雑なコードベースでのモデルの作業を改善し、ソフトウェアプロジェクトを完了したと述べた。これは、エージェントシステムがドリフトしたり、停止したり、静かに失敗する傾向がある拡張された複数ステップのジョブである。

あるトレーニングテクニックが際立っています。同社は、実際のエージェントが遭遇した失敗を再現可能なトレーニング タスクに変換し、実稼働エージェントが何を間違えたのか、そしてモデルが次に何を学習するのかの間のループを閉じたと述べた。これは、エージェントの失敗を逸話としてではなくカリキュラムとして扱うアプローチであり、同社の食品配達と物流業務が現実世界で膨大な量のタスク トラフィックを生成していることを考慮すると、Meituan がほとんどのラボでは対応できない規模で、導入されたシステムからハードなトレーニング データを収集していることを示しています。

統合トークン フレームワークにおけるネイティブ マルチモダリティ

ローンチの報道によれば、LongCat-2.5 は統一されたトークン フレームワーク内でビジュアル入力とテキスト入力を処理します。つまり、画像とテキストは別々のエンコーダーを介してつなぎ合わされるのではなく、同じ基礎となる表現に変換されます。 Meituan によれば、これにより、従来のソフトウェア エンジニアリング作業と並行して、ビジュアル コーディング、創造的なデザイン、3D タスクが可能になるという。

マルチモーダルの強調は、ほとんどの競合他社がテキストファーストのままであるエージェントコーディングのニッチ市場における差別化要因となります。デザインのモックアップを読んだり、3D シーンについて推論したり、バグ レポートのスクリーンショットを解釈したりできるエージェントは、コードしか見ないエージェントよりも、実際の製品開発作業のより広いシェアを担うことができます。

480 億のアクティブ化パラメーターの経済学

合計 1.6T / アクティブ約 48B の分割は、このモデルが誰向けであるかを説明しているため、開梱する価値があります。専門家が混在する設計では、特定のトークンで起動するネットワークのほんの一部だけが、数兆規模のモデルを実行するのに手頃な価格になります。キャパシティーは、それを必要とするリクエストに対して確保され、トークンごとのコストはアクティブなパラメーター数を追跡します。エージェントのワークロードの場合、計算が複雑になります。何時間も作業するエージェントは、計画、ツール呼び出し、コード編集で数十万または数百万のトークンを生成します。そのため、480 億のアクティブなパラメーターに支払うのと、すべてのステップで 1 兆 6000 億の支払いとの差が、実行可能な製品と研究デモの違いになります。

Pandaily によると、プレビュー モデルで導入された 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウと組み合わせると、ターゲットのワークロードは明確になります。エージェントは、時間単位で測定されるタスク リストを実行しながら、コードベース全体、そのドキュメント、およびその障害履歴を作業メモリに保持します。

利用可能: チャットと API は今すぐ利用できます。オープンウェイトは今後の予定です

TechNodeによると、このモデルはMeituanのオンラインチャットサービスとAPIプラットフォームを通じてすぐに利用できるという。 GitHub と Hugging Face のリリースは、これに続く予定です。この順序は、ホスト型アクセスを最初に出荷し、その後すぐにオープン ウェイトを出荷することが増えている他の中国の研究所の戦略を反映したものです。

段階的な公開は 2 つの聴衆にとって重要です。企業にとって、現在 API が利用できるということは、コーディング エージェントのワークロードに対して LongCat-2.5 をすぐに評価できることを意味します。オープンソース エコシステムの場合、約束された重みのリリースによって、LongCat-2.5 が以前に公開リリースされた中国のモデルのように、微調整されたエージェント システムの基盤となるかどうかが決まります。

中国モデルのリリースで混雑する一週間

この打ち上げは、中国の AI セクターの活動が活発になる中で行われた。同じ日、TechNode は、SenseTime がより深い処理のために層を再利用する 90 億パラメータ モデルをオープンソース化し、DeepSeek のチームがプロアクティブなコーディング エージェント研究プロトタイプをオープンソース化したと報告しました。食品配達の巨人として世界的に最もよく知られている Meituan は、国内で最も信頼できる AI 研究プログラムの 1 つを密かに構築しています。LongCat-2.5 は、根本からマルチモーダルなエージェント コーディングが重要なワークロードであるという主張です。

完全リリースが、長期にわたるタスクの完了、コードベースレベルの編集、マルチモーダルな基礎など、代理店や開発者が気にするベンチマークでプレビューモデルを上回るかどうかが当面のテストとなるだろう。すでに明らかなことは、戦略的な方向性です。大規模モデルの次の争点は、トリビアの答えやエッセイの執筆ではなく、実際のソフトウェアでの何時間にもわたる自律的な作業です。

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