Meituan đã phát hành LongCat-2.5 vào ngày 2 tháng 11, bổ sung mô hình đa phương thức gốc 1,6 nghìn tỷ tham số vào dòng LongCat của mình - và chỉ định mã hóa tác nhân đường chân trời dài, không phải trò chuyện, làm nhiệm vụ chính của nó. Theo TechNode, báo cáo về việc ra mắt thông qua IT Home, mô hình này kích hoạt khoảng 48 tỷ tham số cho mỗi mã thông báo, một kiến ​​trúc được thiết kế để cung cấp công suất ở quy mô biên giới mà không phải trả toàn bộ chi phí suy luận của tổng số tham số cho mỗi yêu cầu.

Sự ra mắt này là sản phẩm tiếp theo của LongCat-2.5-Preview, được Meituan xuất xưởng vào cuối tháng 9 dưới dạng mô hình đại lý hỗn hợp các chuyên gia 1,6T với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu mã thông báo, theo phạm vi bảo hiểm của Pandaily vào thời điểm đó. Để biết thêm về câu chuyện này và cuộc đua mô hình rộng hơn, hãy xem phạm vi đưa tin về mô hình AI của chúng tôi.

Được xây dựng dành cho các đại lý làm việc hàng giờ chứ không phải vài giây

Đặt cược xác định của LongCat-2.5 là biên giới đã chuyển từ trả lời câu hỏi sang hoàn thành nhiệm vụ. Meituan cho biết họ đã mở rộng đào tạo về các chuỗi nhiệm vụ dài và áp dụng phương pháp học tăng cường trên quy mô lớn để cải thiện hoạt động của mô hình trên các cơ sở mã phức tạp và các dự án phần mềm hoàn chỉnh — những công việc mở rộng, gồm nhiều bước trong đó các hệ thống đại lý có xu hướng bị trôi, đình trệ hoặc thất bại trong âm thầm.

Một kỹ thuật đào tạo nổi bật. Công ty cho biết họ chuyển đổi những thất bại mà các tác nhân thực gặp phải thành các nhiệm vụ đào tạo có thể lặp lại, khép lại vòng lặp giữa những gì tác nhân sản xuất mắc sai lầm và những gì mô hình học được tiếp theo. Đó là một cách tiếp cận xử lý các lỗi của tác nhân không phải là giai thoại mà là chương trình giảng dạy — và nó báo hiệu rằng Meituan đang thu thập dữ liệu đào tạo chăm chỉ từ các hệ thống đã triển khai ở quy mô mà hầu hết các phòng thí nghiệm không thể sánh kịp, do các hoạt động hậu cần và giao thực phẩm của công ty tạo ra khối lượng lớn lưu lượng nhiệm vụ trong thế giới thực.

Đa phương thức gốc trong Khung mã thông báo hợp nhất

LongCat-2.5 xử lý dữ liệu đầu vào bằng hình ảnh và văn bản trong một khung mã thông báo thống nhất, tùy theo phạm vi ra mắt - nghĩa là hình ảnh và văn bản được chuyển đổi thành cùng một biểu diễn cơ bản thay vì được vá lại với nhau thông qua các bộ mã hóa riêng biệt. Meituan cho biết điều này cho phép mã hóa trực quan, thiết kế sáng tạo và thực hiện các tác vụ 3D bên cạnh công việc kỹ thuật phần mềm thông thường.

Sự nhấn mạnh vào đa phương thức là điểm khác biệt trong lĩnh vực mã hóa tác nhân, nơi hầu hết các đối thủ cạnh tranh vẫn ưu tiên văn bản. Một nhân viên có thể đọc mô hình thiết kế, lý giải về cảnh 3D hoặc diễn giải ảnh chụp màn hình của báo cáo lỗi có thể đảm nhận nhiều công việc phát triển sản phẩm thực hơn so với nhân viên chỉ nhìn thấy mã.

Tính kinh tế của 48 tỷ thông số được kích hoạt

Sự phân chia tổng 1,6T/~48B hoạt động đáng được giải thích vì nó giải thích mô hình này dành cho ai. Trong thiết kế hỗn hợp các chuyên gia, chỉ một phần nhỏ của mạng kích hoạt bất kỳ mã thông báo cụ thể nào, điều này làm cho mô hình quy mô nghìn tỷ có giá cả phải chăng để chạy: dung lượng luôn sẵn có cho các yêu cầu cần đến nó, trong khi chi phí mỗi mã thông báo theo dõi số lượng tham số hoạt động. Đối với khối lượng công việc tác nhân, các hợp chất toán học. Một tác nhân làm việc trong nhiều giờ sẽ tạo ra hàng trăm nghìn hoặc hàng triệu mã thông báo trong quá trình lập kế hoạch, gọi công cụ và chỉnh sửa mã — do đó, khoảng cách giữa việc trả tiền cho 48 tỷ thông số hoạt động và trả tiền cho 1,6 nghìn tỷ cho mỗi bước là sự khác biệt giữa một sản phẩm khả thi và một bản demo nghiên cứu.

Kết hợp với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu mã thông báo mà mô hình xem trước đã giới thiệu, theo Pandaily, khối lượng công việc mục tiêu là rõ ràng: một tác nhân nắm giữ toàn bộ cơ sở mã, tài liệu và lịch sử lỗi của nó trong bộ nhớ làm việc trong khi nó thực thi danh sách nhiệm vụ được tính bằng giờ.

Tính khả dụng: Trò chuyện và API ngay, Mở trọng số để theo dõi

Theo TechNode, mô hình này có sẵn ngay lập tức thông qua nền tảng API và dịch vụ trò chuyện trực tuyến của Meituan. Các bản phát hành GitHub và Hugging Face được lên kế hoạch tuân theo - một trình tự lặp lại cẩm nang của các phòng thí nghiệm khác của Trung Quốc, nơi ngày càng cung cấp quyền truy cập được lưu trữ trước và trọng lượng mở ngay sau đó.

Việc phát hành theo giai đoạn quan trọng đối với hai khán giả. Đối với các doanh nghiệp, tính khả dụng của API ngày nay có nghĩa là LongCat-2.5 có thể được đánh giá ngay lập tức đối với khối lượng công việc của tác nhân mã hóa. Đối với hệ sinh thái nguồn mở, việc phát hành trọng lượng được hứa hẹn sẽ quyết định liệu LongCat-2.5 có trở thành nền tảng cho các hệ thống tác nhân được tinh chỉnh như các mẫu Trung Quốc đã phát hành công khai trước đây hay không.

Một tuần đông đúc cho các mẫu xe Trung Quốc ra mắt

Vụ phóng diễn ra trong bối cảnh bùng nổ hoạt động từ lĩnh vực AI của Trung Quốc. Cùng ngày, TechNode đã báo cáo rằng SenseTime đã cung cấp nguồn mở cho một mô hình gồm 9 tỷ tham số, tái sử dụng các lớp để xử lý sâu hơn và nhóm của DeepSeek đã cung cấp nguồn mở cho nguyên mẫu nghiên cứu tác nhân mã hóa chủ động. Meituan, được biết đến nhiều nhất trên toàn cầu với tư cách là gã khổng lồ về giao đồ ăn, đã âm thầm xây dựng một trong những chương trình nghiên cứu AI đáng tin cậy hơn trong nước - và LongCat-2.5 lập luận rằng mã hóa tác nhân, đa phương thức ngay từ đầu, là khối lượng công việc quan trọng.

Liệu bản phát hành đầy đủ có vượt trội hơn mô hình xem trước theo các điểm chuẩn mà các đại lý và nhà phát triển quan tâm hay không — việc hoàn thành nhiệm vụ trong thời gian dài, chỉnh sửa cấp cơ sở mã, nền tảng đa phương thức — sẽ là thử nghiệm ngay lập tức. Điều đã rõ ràng là định hướng chiến lược: nền tảng tranh cãi tiếp theo cho các mô hình lớn không phải là những câu trả lời đố hay viết luận, mà là công việc tự động kéo dài hàng giờ trên phần mềm thực.

---

Đi trước AI

Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →