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美团发1.6万亿参数新模型，通用Agent测试超Opus-5，国产芯特别优化
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来源：zhidx.com
智东西 作者 | 杨京丽 编辑 | 李水青 智东西11月2日报道，今日，美团LongCat团队发布面向 长程智能体任务 的原生多模态模型 LongCat-2.5 。 该模型总参数量为 1.6万亿 ，每个Token激活约 480亿参数 ，在LongCat-2.0的基础上，重点强化 原生视觉理解与智能体编程能力 。 在美团公布的自动化任务基准AutomationBench、通用Agent任务基准LongCatClawBench等几项基准测评中，LongCat-2.5均 领先Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol等模型 ；在终端操作基准Terminal Bench v4.0上，LongCat-2.5的得分为38.5， 超过GPT-5.6-Sol，但仍落后于Claude-Opus-5 。 LongCat-2.5的长序列训练中引入更多 长程轨迹数据 ，并通过大规模长程强化学习，提升模型在复杂代码库开发、完整项目构建等任务中的端到端工程能力。同时，LongCat-2.5将视觉信号转化为 多层级离散Token ，让视觉与文本输入由同一主干模型统一处理，进一步支持 视觉编程（Visual Coding）、创意设计和3D内容生成 。 面对国产加速器单卡不足80GB的显存限制，LongCat-2.5 围绕超节点重排FSDP、EP、CP并行度 ，叠加混合词表并行、MoonEP动态专家复制和双重分片FSDP，把视觉编码移出训练计算图。LongCat称，经过上述优化，该FSDP配置在长序列SFT任务中的单卡吞吐量较DDP基线 提升86% 。 模型发布后，智东西也第一时间围绕视觉编程和办公任务