文章核心观点 - 美团发布新一代大模型LongCat-2.5，这是一款面向长程智能体任务的原生多模态模型，总参数达1.6万亿，训练全程由国产算力完成 [1] - LongCat-2.5在LongCat-2.0基础上进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力，并优化国产算力上的长上下文训练与推理效率，整体能力比肩当前国际成熟闭源模型和头部开源模型 [2][3] - 公司围绕“支持主业”目标，重点强化商业分析、软件开发等能力，模型和AI产品用于支持主业、提升用户与商户体验及公司经营效率 [3] 模型发布与迭代历程 - 11月2日，美团发布新一代大模型LongCat-2.5 [1] - 今年6月，美团发布LongCat-2.0，首次在国产算力上完成万亿参数模型的全流程训练与推理 [2] - 时隔不到半年，LongCat-2.5在此基础上进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力 [2] 训练技术与算力优化 - LongCat-2.5在中训练阶段采用最长达1M token的序列开展长上下文训练，累计训练量达数万亿token [2] - 针对国产算力单卡显存较小的挑战，公司与国产算力厂商协同优化显存使用、卡间通信以及计算与传输效率，围绕超节点优化任务分工，让参数与任务数据的主要通信在超节点内的高速互联网络中完成 [2] - 在所测长上下文监督微调任务中，优化后的单卡训练吞吐量较DDP（分布式数据并行）基线提升86%，相当于一张卡在同样时间内完成原来约1.86张卡的工作量，处理效率接近翻倍 [2] 性能评测表现 - 根据模型评测结果，在多项主流基准评测中，LongCat-2.5的成绩介于Claude-Opus-4.8与Claude-Opus-5之间，并在部分评测中超过Claude-Opus-5 [3] - 整体能力比肩当前国际成熟闭源模型和头部开源模型 [3] 战略定位与业务方向 - 今年8月28日的美团二季度财报电话会上，CEO王兴表示，AI能力的长期价值在于能否真正进入真实工作流、解决真实问题 [3] - 公司表示不会成为Token工厂，模型和AI产品将用于支持主业，提升用户、商户体验和公司经营效率 [3] - 围绕“支持主业”目标，LongCat-2.5重点强化了商业分析、软件开发等能力 [3]

文章核心观点 - 美团发布新一代大模型LongCat-2.5，这是一款面向长程智能体任务的原生多模态模型，总参数1.6万亿，训练全程由国产算力完成[1] - LongCat-2.5的发布标志着“国芯国模”更进一步，不仅原生支持多模态，模型整体能力也比肩当前国际成熟闭源模型和头部开源模型[1] - 公司延续LongCat系列“国芯国模”研发路线，模型和AI产品用于支持主业，提升用户、商户体验和公司经营效率[3][4] 模型能力强化 - 在LongCat-2.0基础上，新模型进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力，并优化国产算力上的长上下文训练与推理效率[1] - 原生多模态方面，将视觉输入转化为模型可统一处理的词元，提升视觉理解能力，支持交互网页、3D展示页面等任务[2] - 智能体编程方面，采用大规模长程强化学习，提升端到端工程任务能力，更好地支持复杂软件开发任务[2] - 中训练阶段采用最长达1M词元的序列开展长上下文训练，累计训练量达数万亿词元[2] 国产算力优化 - 今年6月发布的LongCat-2.0首次在国产算力上完成万亿参数模型的全流程训练与推理[1] - 针对国产算力单卡显存小的挑战，公司围绕超节点优化任务分工，让参数与任务数据的主要通信在超节点内的高速互联网络中完成[2] - 公司与国产算力厂商协同优化显存使用、卡间通信以及计算与传输效率[2] - 在所测长上下文监督微调任务中，优化后的单卡训练吞吐量较DDP基线提升86%，相当于一张卡能在同样时间内完成原来约1.86张卡的工作量，处理效率接近翻倍[2] 推理效率优化 - 推理方面采用W4A4方案，将专家权重和激活同时量化至4比特，以更低位宽表示计算所需数据，并针对国产AI加速器硬件特性优化计算与传输[3] - 在已评测的下游任务上，该方案保持与量化前模型相当的表现[3] 主业赋能与商业应用 - 公司CEO王兴表示，AI能力的长期价值在于能否真正进入真实工作流、解决真实问题，并形成长期稳定的基础设施能力，公司不会成为词元工厂[4] - LongCat-2.5重点强化商业分析、软件开发等能力，为本地生活商家配备AI帮手[4] - 基于LongCat系列模型，公司推出AI经营工作台“妙手”，帮助商家在高价值经营场景中理解行业指标和品牌规则，并在商家授权范围内调用工具与系统、完成经营任务执行[4] - “妙手”已服务古茗、徐升记、益禾堂等连锁品牌，融入品牌经营分析、门店管理和增长获客等高价值经营场景，帮助商家从发现问题走到决策和执行[4]

文章核心观点 - 美团发布新一代大模型LongCat-2.5，这是一款面向长程智能体任务的原生多模态模型，总参数1.6万亿，训练全程由国产算力完成 [1][3] - LongCat-2.5的发布标志着“国芯国模”更进一步，模型整体能力比肩当前国际成熟闭源模型和头部开源模型 [2][5] - 公司AI战略强调模型和AI产品用于支持主业，提升用户、商户体验和公司经营效率，而非成为“Token工厂” [2][4] 模型发布与迭代历程 - 今年6月，美团发布LongCat-2.0，首次在国产算力上完成万亿参数模型的全流程训练与推理 [1][3] - LongCat-2.5在全程国产算力训练的基础上，进一步强化原生多模态能力 [1][3] 原生多模态能力 - 模型将视觉输入转化为模型可统一处理的token，提升视觉理解能力 [1][3] - 支持交互网页、3D展示页面等任务 [1][3] 智能体编程能力 - 模型采用大规模长程强化学习，提升端到端工程任务能力，更好地支持复杂软件开发任务 [1][3] 长上下文训练 - LongCat-2.5在中训练阶段采用最长达1M token的序列开展长上下文训练，累计训练量达数万亿token [1][3] 国产算力协同优化 - 多张算力卡协同处理长序列时，显存容量和卡间通信直接影响效率，美团与国产算力厂商协同优化显存使用、卡间通信以及计算与传输效率 [1][3] - 针对国产算力单卡显存小的挑战，美团围绕超节点优化任务分工，让参数与任务数据的主要通信在超节点内的高速互联网络中完成 [1][3] AI战略定位 - 今年8月28日美团二季度财报电话会上，CEO王兴表示AI能力的长期价值是能否真正进入真实工作流、解决真实问题，并形成长期稳定的基础设施能力 [2][4] - 公司不会成为Token工厂，模型和AI产品将用于支持主业，提升用户、商户体验和公司经营效率 [2][4] 商业分析能力与商家赋能 - 围绕“支持主业”目标，LongCat-2.5重点强化了商业分析、软件开发等能力，为本地生活商家配备AI帮手 [2][4] - 在品牌多渠道经营分析案例中，模型能自主构建渠道利润表，识别出支付GMV增长23.2%而渠道利润下降1.7%的增长质量问题，并结合清货经济价值、用户复购与库存风险提出差异化资源配置建议，完成从经营核算、问题诊断到决策建议的完整分析 [2][4] 模型评测表现 - 模型评测结果显示，在多项主流基准评测中，LongCat-2.5的成绩介于Claude-Opus-4.8与Claude-Opus-5之间，并在部分评测中超过Claude-Opus-5 [2][5]