总参数 1.6 万亿、原生百万上下文：美团上线 LongCat 2.5 Preview 模型

美团在自家的大模型上又迈了一步。据 IT之家消息，美团旗下的 LongCat API 开放平台在 9 月 25 日上线了新一代模型 LongCat 2.5 Preview，这一版主打“长程任务”与多模态，并同时放出了 API 与网页端体验入口。

按官方更新日志，这一版的核心特性集中在三块。

第一是多模态理解：新模型增加了图片理解能力，可以读懂图像内容，支持跨模态问答、摘要与复杂的视觉推理。第二是 Coding 能力：官方称它在代码生成、代码理解以及自动化编程这类任务上表现突出。第三是开发环境适配：它和 OpenClaw、Claude Code、Kilo Code、OpenCode 以及 Hermes 等主流环境都能高效配合。

架构与参数方面，LongCat 2.5 Preview 延续 MoE 混合专家路线，总参数量在 1.6 万亿左右，而单次推理只激活约 480 亿参数。模型原生支持 100 万 token 的上下文，超长文档、代码库、日志和多轮复杂任务都能应付。

从开放 API 到网页端体验，美团这次把长程任务和多模态一起端了上来。模型更新越来越快，参数与上下文规模的竞赛仍在继续，但能否在真实的长文档与开发场景里跑出效率，才是用户最终会买单的理由。

对美团而言，把自家模型接入开放平台，既是在补齐 AI 基础设施，也是在为外卖与本地生活之外的场景寻找新的支点，能否在众多大模型中建立起差异化，还要看它在具体业务里的落地效果。值得注意的是，1.6 万亿参数的规模在开源与闭源阵营里都属第一梯队，而百万级上下文则直接对存储与推理成本提出了更高要求，如何在能力与成本之间取得平衡，将是这类大模型能否被广泛调用的关键。从行业趋势看，多模态与长上下文正逐渐成为新一代模型的标配，谁能把两者都做好，谁就更可能在智能体应用里占到位置，美团这一步显然是奔着这个方向去的。

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