美团11月10日开源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。模型面向长程智能体任务，为原生多模态架构，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，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，权重上线HuggingFace，同步开放技术博客与API平台。
能力提升源于整条训练链路的扩展。视觉表征层将视觉信号表示为多层级离散token，与文本同由主干统一处理而非外挂视觉模块，对原生分辨率特征做残差向量量化、逐级补足细节，视觉码本与主干联合训练，视觉token可离线缓存。专业办公侧强化材料处理与专业判断，报告、演示文稿及办公工具可端到端交付。
推理采用W4A4方案，将专家权重与激活量化至4bit，由原生INT4矩阵乘法单元执行，以FlatQuant优化MoE量化精度，下游表现与量化前相当，配合专用融合算子降低成本。训练与监督微调均采用长序列训练，针对国产AI加速器单卡显存不足80GB，以FSDP双重分片、混合词表并行分散显存压力，该配置在长序列SFT中单卡吞吐量较DDP基线提升86%，为万亿参数MoE开源部署提供效率基础。
美团表示，MIT协议意在支持模型自由使用、修改与再分发，后续将持续开放模型与工程经验。在显存与带宽受限条件下承载万亿参数MoE，延续了大模型竞争从参数规模转向工程落地与国产算力适配的趋势。
11月3日，美团正式推出面向长程智能体任务的原生多模态大模型LongCat-2.5。作为LongCat-2.0的重大迭代，其在原生视觉理解与智能体编程能力上全面升级，多项权威测试与海外顶尖大模型同台竞技并多项指标登顶。模型采用1.6万亿总参数体系，赋能端到端工程能力。
美团龙猫11月2日发布LongCat-2.5，定位长程智能体任务的原生多模态模型，总参数1.6万亿，每token激活约480亿。它在LongCat-2.0基础上强化原生视觉理解与智能体编程，在线体验和API已开放，GitHub与HuggingFace权重将上线。技术上，视觉信号被表示为多层级离散token，沿用LongCat-Next语义对齐编码器并施加残差向量量化，支持原生分辨率离散化。
美团核心本地商业CEO王莆中首次系统分享内部AI变革，指出当前AI供给丰富，但能统计可测量收益的企业仍少。根源在四重错配：认知上夸大或轻视，效率上仅用于日常事务未触达核心，场景上游走边缘未融入经营，考核上急功近利忽视内部适配。四重错配叠加，使大量AI投入难以转化为实际收益。
美团7月27日否认LongCat团队基础模型负责人裴鹏离职传闻，称消息不实。裴鹏毕业于北大，2023年加入美团，先后任基座模型预训练负责人及LongCat基础模型负责人，全面主导大语言模型、多模态模型与Agent智能体的研发，并牵头万亿参数大模型LongCat-2.0的研发与落地。
美团“小店有AI”行动首场线下体验在北京举行，标志赋能中小商户数字化升级进入推广阶段。专题专区上线，面向全国百万餐饮小店免费开放AI经营课程。针对小微餐饮运营成本高、决策难等痛点，美团推出“AI小管家”等AI工具矩阵，助力降本增效。
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