LongCat-2.5 от Meituan: 1,6 трлн параметров для агентных задач
LongCat-2.5: Native Multimodality for Agentic Tasks
LongCat-2.5 — нативная мультимодальная модель на 1,6 трлн параметров (около 48 млрд активируются на токен). Она развивает LongCat-2.0 усиленным визуальным пониманием и агентным кодингом: длинногoризонтное RL на реальных траекториях, синтез задач и сред, а визуальные сигналы кодируются как многоуровневые дискретные токены в едином с текстом формате. Обучение и W4A4-инференс оптимизированы под отечественные AI-ускорители.
Мы также превращаем реальные траектории сбоев агентов в воспроизводимые и проверяемые обучающие задачи, постоянно добавляя целевые данные, чтобы закрывать пробелы в возможностях модели.
- slopnt
Столбчатые диаграммы раскрашены неправильно, поэтому видна только их собственная модель. Сравнивать их сложно. Это явно говорит о том, что пост в блоге никто из людей не просматривал.
- BugsJustFindMe
> "на графиках ниже она сравнивается с GPT-5.5, GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-4.8 и Claude-Opus-5"
Должно быть правило против публикации сравнений с явно устаревшими моделями без объяснения причин. Если вы не указываете причину, связанную со стоимостью, это выглядит так, будто вы пытаетесь что-то скрыть.
Я не говорю, что приведённое сравнение само по себе плохое. Я говорю, что они не включили никакой полезной для потенциальных пользователей причины, по которой эти конкретные неактуальные версии моделей имеют значение.
- colingauvin
Для API это выглядит конкурентоспособно, судя по опубликованным бенчмаркам. Для запуска дома это бессмысленно, когда DS4.1 более-менее эквивалентна, но имеет вдвое меньше общих параметров и менее половины активных параметров.