LongCat-2.5发布：1.6万亿参数国产大模型，专注长程智能体与多模态任务

2026年11月2日上午，新一代大模型LongCat-2.5正式发布。该模型专为长程智能体任务设计，原生支持多模态能力，总参数规模达1.6万亿，全部训练过程依托国产算力平台完成。

相比今年6月推出的LongCat-2.0，LongCat-2.5在视觉理解能力方面实现显著增强，可高效处理交互式网页、三维展示页面等复杂界面任务。模型引入大规模长程强化学习机制，持续优化端到端工程任务执行能力，尤其面向复杂软件开发场景提供更可靠的支撑。

在训练阶段，LongCat-2.5采用最长100万token的序列长度开展长上下文建模，整体训练数据量达数万亿token。为突破长序列训练对显存容量与设备间通信效率的制约，研发团队联合国产算力合作伙伴，系统性优化显存调度策略、跨卡通信协议及计算负载分配方式。针对单卡显存受限的现实条件，通过超节点架构重新规划任务粒度与协同逻辑，保障训练过程稳定高效。

公司负责人在近期财报沟通中指出，人工智能技术的价值在于深度融入真实业务流程，切实解决实际问题，而非单纯追求参数规模或生成吞吐量。LongCat-2.5聚焦商业分析与软件开发两大核心方向，致力于为本地生活服务领域的商家提供可信赖的AI助手。例如，在品牌多渠道经营分析任务中，模型能够自主构建全渠道利润分析表，精准识别增长中的结构性问题，并据此生成具有针对性的优化建议。

权威评测显示，LongCat-2.5在多项主流基准测试中表现稳定，综合能力位于Claude-Opus-4.8与Claude-Opus-5之间，部分专项测试结果已超越Claude-Opus-5。这一进展标志着国产芯片与国产大模型协同演进进入新阶段，整体技术实力已达到国际成熟闭源模型及头部开源模型的同等水平。