美团 LongCat-2.5 正式开源：1.6 万亿参数原生多模态模型
原标题：美团 LongCat-2.5 正式开源：从看见，到抵达
AI 摘要
美团正式开源 LongCat-2.5 原生多模态模型，采用 MIT 协议，支持商用推理部署与二次训练。该模型总参数 1.6 万亿、每 token 激活约 480 亿参数、支持一百万上下文，面向长程智能体任务，在复杂代码库开发、完整项目构建、Visual Coding 与专业办公场景的端到端交付能力明显提升。团队还针对显存与带宽受限的国产算力芯片做了架构、量化（W4A4）与并行部署优化，在单卡显存不足 80GB 条件下实现长序列训练与微调。
正文节选
美团 LongCat-2.5 正式开源：从看见，到抵达 美团正式开源 LongCat-2.5，采用 MIT 协议，支持商用推理部署与二次训练，无需额外授权。 LongCat-2.5是面向长程智能体任务的原生多模态模型，在复杂代码库开发、完整项目构建、Visual Coding 与专业办公场景中，端到端交付能力均有明显提升。模型总参数 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，支持一百万上下文。针对显存与带宽受限的国产算力芯片，我们在模型架构、芯片适配与部署策略上也进行了深度协同优化。 完整分数与评测条件参见技术博客 LongCat-2.5 的长程能力提升，来自一整条训练链路的扩展，而非单点改动。这些设计不改变模型能力的定义，但让能力在长任务中稳定发挥。 第一，更贴近真实长程任务的训练数据。加入更多长程轨迹，并把真实 Agent 的失败轨迹转为可复现、可验证的训练任务。 第二，更适配长任务节奏的强化学习。采用partial rollout 异步训练，让未跑完的长任务保存后续跑；过采样率按通过率动态调整，过滤全对全错的样本组；对跨 checkpoint 的旧轨迹做梯度校正，降