Meituan은 11월 2일 LongCat-2.5를 출시하여 LongCat 라인업에 1조 6천억 매개변수의 기본 다중 모드 모델을 추가하고 채팅이 아닌 장거리 에이전트 코딩을 주요 임무로 지정했습니다. IT Home을 통해 출시에 대해 보고한 TechNode에 따르면 이 모델은 각 토큰에 대해 약 480억 개의 매개변수를 활성화합니다. 이 아키텍처는 모든 요청에 ​​대해 총 매개변수 수에 대한 전체 추론 비용을 지불하지 않고도 최전선 규모의 용량을 제공하도록 설계된 아키텍처입니다.

이번 출시는 당시 Pandaily의 보도에 따라 Meituan이 9월 말 100만 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 1.6T 전문가 혼합 에이전트 모델로 출시한 LongCat-2.5-Preview의 후속 제품입니다. 이 이야기와 더 폭넓은 모델 경쟁에 대한 자세한 내용은 AI 모델 보도를 참조하세요.

몇 초가 아닌 몇 시간 동안 작동하는 에이전트를 위해 구축됨

LongCat-2.5의 결정적인 장점은 경계가 질문에 대한 답변에서 작업 완료로 이동했다는 것입니다. Meituan은 긴 작업 순서에 대한 훈련을 확대하고 대규모 강화 학습을 적용하여 복잡한 코드베이스에 대한 모델 작업을 개선하고 소프트웨어 프로젝트(에이전트 시스템이 표류하거나 정지하거나 조용히 실패하는 경향이 있는 확장된 다단계 작업)를 완성했다고 말했습니다.

한 가지 훈련 기법이 눈에 띕니다. 회사는 실제 에이전트가 직면한 실패를 재현 가능한 훈련 작업으로 변환하여 프로덕션 에이전트가 잘못한 것과 모델이 다음에 학습하는 것 사이의 루프를 닫는다고 말했습니다. 이는 에이전트 실패를 일화가 아닌 커리큘럼으로 처리하는 접근 방식입니다. 이는 회사의 음식 배달 및 물류 운영이 엄청난 양의 실제 작업 트래픽을 생성한다는 점을 고려할 때 Meituan이 대부분의 실험실이 따라올 수 없는 규모로 배포된 시스템에서 하드 트레이닝 데이터를 수집하고 있음을 나타냅니다.

통합 토큰 프레임워크의 기본 다중 방식

LongCat-2.5는 출시 범위에 따라 통합 토큰 프레임워크 내에서 시각적 및 텍스트 입력을 처리합니다. 즉, 이미지와 텍스트가 별도의 인코더를 통해 함께 패치되지 않고 동일한 기본 표현으로 변환됩니다. Meituan은 이를 통해 기존 소프트웨어 엔지니어링 작업과 함께 시각적 코딩, 창의적인 디자인 및 3D 작업이 가능하다고 말합니다.

다중 모드 강조는 대부분의 경쟁자가 텍스트 우선을 유지하는 에이전트 코딩 틈새 시장의 차별화 요소입니다. 디자인 모형을 읽고, 3D 장면에 대해 추론하거나, 버그 보고서의 스크린샷을 해석할 수 있는 에이전트는 코드만 보는 에이전트보다 실제 제품 개발 작업에서 더 넓은 부분을 차지할 수 있습니다.

480억 개의 활성화 매개변수의 경제성

총 1.6T / ~48B 활성 분할은 이 모델이 누구를 위한 것인지 설명하기 때문에 풀어볼 가치가 있습니다. 전문가 혼합 설계에서는 특정 토큰에서 네트워크의 극히 일부만 실행되므로 1조 규모의 모델을 실행하기에 합리적인 가격이 됩니다. 용량은 필요한 요청을 처리할 수 있는 반면 토큰당 비용은 활성 매개변수 수를 추적합니다. 에이전트 워크로드의 경우 수학이 복합됩니다. 몇 시간 동안 일하는 에이전트는 계획, 도구 호출 및 코드 편집 전반에 걸쳐 수십만 또는 수백만 개의 토큰을 생성합니다. 따라서 480억 개의 활성 매개변수에 대한 비용을 지불하는 것과 모든 단계에서 1조 6000억 달러를 지불하는 것 사이의 차이가 실행 가능한 제품과 연구 데모의 차이입니다.

Pandaily에 따르면 미리보기 모델이 도입한 100만 개의 토큰 컨텍스트 창과 결합하면 대상 워크로드가 명확해집니다. 즉, 에이전트는 몇 시간 단위로 측정된 작업 목록을 실행하는 동안 작업 메모리에 전체 코드베이스, 해당 문서 및 오류 기록을 보유하고 있습니다.

가용성: 이제 채팅 및 API, 따라야 할 공개 가중치

TechNode에 따르면 이 모델은 Meituan의 온라인 채팅 서비스와 API 플랫폼을 통해 즉시 사용할 수 있습니다. GitHub 및 Hugging Face 릴리스도 뒤따를 예정입니다. 이는 점점 더 호스팅된 액세스를 먼저 제공하고 곧이어 가중치를 공개하는 다른 중국 연구실의 플레이북을 반영하는 순서입니다.

단계적 출시는 두 명의 청중에게 중요합니다. 기업의 경우 API 가용성은 코딩 에이전트 워크로드에 대해 LongCat-2.5를 즉시 평가할 수 있음을 의미합니다. 오픈 소스 생태계의 경우 약속된 가중치 릴리스는 LongCat-2.5가 이전에 공개적으로 출시된 중국 모델처럼 미세 조정된 에이전트 시스템의 기반이 될지 여부를 결정합니다.

중국 모델 출시로 북적거리는 한 주

이번 발사는 중국 AI 부문의 폭발적인 활동 속에 이뤄졌다. 같은 날 TechNode는 SenseTime이 더 심층적인 처리를 위해 레이어를 재사용하는 90억 매개변수 모델을 오픈소스화했으며 DeepSeek 팀이 사전 예방적 코딩 에이전트 연구 프로토타입을 오픈소스화했다고 보고했습니다. 세계적으로 음식 배달 대기업으로 가장 잘 알려진 Meituan은 국내에서 가장 신뢰할 수 있는 AI 연구 프로그램 중 하나를 조용히 구축했습니다. LongCat-2.5는 처음부터 멀티모달인 에이전트 코딩이 중요한 워크로드라는 주장입니다.

대행사와 개발자가 관심을 갖는 벤치마크(장거리 작업 완료, 코드베이스 수준 편집, 다중 모드 기반)에서 전체 릴리스가 미리 보기 모델보다 성능이 뛰어난지 여부가 즉각적인 테스트가 될 것입니다. 이미 분명한 것은 전략적 방향입니다. 대형 모델의 다음 경쟁 분야는 퀴즈 답변이나 에세이 작성이 아니라 실제 소프트웨어에 대한 몇 시간 동안의 자율 작업입니다.

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