2 ноября компания Meituan выпустила LongCat-2.5, добавив в свою линейку LongCat собственную мультимодальную модель с 1,6 триллиона параметров и назначив своей основной задачей долгосрочное агентское кодирование, а не чат. По данным TechNode, сообщающего о запуске через IT Home, модель активирует около 48 миллиардов параметров для каждого токена — архитектура, предназначенная для обеспечения пропускной способности высочайшего уровня без уплаты полной стоимости вывода общего количества параметров при каждом запросе.
Запуск является производственным продолжением LongCat-2.5-Preview, который Meituan представил в конце сентября как модель агента со смешанным набором экспертов 1,6T и контекстным окном на 1 миллион токенов, согласно сообщению Pandaily на тот момент. Дополнительную информацию об этой истории и более широкой гонке моделей можно найти в нашем освещении моделей искусственного интеллекта.
Создано для агентов, которые работают часами, а не секундами
Определяющая ставка LongCat-2.5 заключается в том, что граница перешла от ответов на вопросы к выполнению задач. Meituan заявила, что расширила обучение длинным последовательностям задач и применила крупномасштабное обучение с подкреплением, чтобы улучшить работу модели со сложными базами кода и законченными программными проектами — расширенными, многоэтапными заданиями, в которых агентные системы имеют тенденцию дрейфовать, останавливаться или незаметно выходить из строя.
Выделяется одна методика обучения. Компания заявила, что преобразует неудачи, с которыми сталкиваются реальные агенты, в воспроизводимые обучающие задачи, замыкая цикл между тем, что производственные агенты ошибаются, и тем, чему модель научится дальше. Это подход, который рассматривает сбои агентов не как анекдоты, а как учебную программу — и он сигнализирует о том, что Meituan собирает данные тщательного обучения из развернутых систем в масштабе, с которым не могут сравниться большинство лабораторий, учитывая, что операции по доставке еды и логистике компании генерируют огромные объемы трафика реальных задач.
Встроенная мультимодальность в единой платформе токенов
LongCat-2.5 обрабатывает визуальные и текстовые входные данные в рамках единой структуры токенов в соответствии с покрытием запуска — это означает, что изображения и текст преобразуются в одно и то же базовое представление, а не объединяются вместе с помощью отдельных кодировщиков. Мейтуан говорит, что это позволяет выполнять визуальное кодирование, креативный дизайн и 3D-задачи наряду с обычной работой по разработке программного обеспечения.
Мультимодальный акцент является отличительной чертой ниши агентного кодирования, где большинство конкурентов по-прежнему предпочитают текст. Агент, который может читать макет дизайна, рассуждать о 3D-сцене или интерпретировать скриншот отчета об ошибке, может взять на себя более широкую часть реальной работы по разработке продукта, чем тот, кто видит только код.
Экономика 48 миллиардов активированных параметров
Разделение общей мощности 1,6Т/~48Б активного стоит распаковать, потому что оно объясняет, для кого предназначена эта модель. В проекте, созданном совместными усилиями экспертов, только небольшая часть сети работает с каждым конкретным токеном, что делает модель масштаба в триллион долларов доступной для запуска: емкость имеется для запросов, которые в ней нуждаются, в то время как стоимость каждого токена отслеживает количество активных параметров. Для агентских рабочих нагрузок математические вычисления складываются. Агент, который работает часами, генерирует сотни тысяч или миллионы токенов за счет планирования, вызовов инструментов и редактирования кода — поэтому разница между оплатой 48 миллиардов активных параметров и оплатой 1,6 триллиона на каждом этапе — это разница между жизнеспособным продуктом и исследовательской демонстрацией.
В сочетании с контекстным окном на 1 миллион токенов, представленным в модели предварительного просмотра, по мнению Pandaily, целевая рабочая нагрузка однозначна: агент, хранящий всю кодовую базу, свою документацию и историю сбоев в рабочей памяти, в то время как он выполняет список задач, измеряемый часами.
Доступность: чат и API уже сейчас, открытые веса для отслеживания
По данным TechNode, модель доступна сразу через онлайн-чат Meituan и платформу API. Запланированы выпуски GitHub и Hugging Face — последовательность, повторяющая правила других китайских лабораторий, которые все чаще сначала предоставляют хостинговый доступ, а вскоре после этого открывают весовые показатели.
Постановочный релиз имеет значение для двух аудиторий. Для предприятий доступность API сегодня означает, что LongCat-2.5 можно немедленно оценить для рабочих нагрузок агента кодирования. Для экосистемы с открытым исходным кодом обещанный выпуск весов определит, станет ли LongCat-2.5 основой для точно настроенных агентных систем, как это сделали предыдущие открыто выпущенные китайские модели.
Насыщенная неделя для релизов китайских моделей
Запуск состоялся на фоне всплеска активности в секторе искусственного интеллекта Китая. В тот же день TechNode сообщил, что SenseTime открыла исходный код модели с 9 миллиардами параметров, которая повторно использует слои для более глубокой обработки, и что команда DeepSeek открыла исходный код исследовательского прототипа агента проактивного кодирования. Meituan, наиболее известная во всем мире как гигант по доставке еды, незаметно создала одну из наиболее заслуживающих доверия исследовательских программ в области искусственного интеллекта в стране — и LongCat-2.5 является ее аргументом в пользу того, что агентное кодирование, мультимодальное с нуля, является рабочей нагрузкой, которая имеет значение.
Непосредственной проверкой станет то, превзойдет ли полная версия предварительную модель по критериям, которые волнуют агентства и разработчиков — выполнение долгосрочных задач, редактирование на уровне кодовой базы, мультимодальное обоснование. Что уже ясно, так это стратегическое направление: следующая спорная площадка для больших моделей — не ответы на вопросы или написание эссе, а многочасовая автономная работа над реальным программным обеспечением.
---
Будьте впереди ИИПолучайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.
Подробнее новости AI →
