← Все новости

Meituan выпустила LongCat-2.5 — мультимодальную модель на 1,6 трлн параметров для агентных задачMeituan releases LongCat-2.5, a 1.6-trillion-parameter multimodal model for agentic tasks

Meituan представила LongCat-2.5: нативную мультимодальную модель на 1,6 трлн параметров, ориентированную на длинные агентные задачи. По собственным замерам компании она держится между Claude Opus 4.8 и Opus 5, а в части тестов обходит последнюю.Meituan unveiled LongCat-2.5, a natively multimodal model with 1.6 trillion parameters aimed at long-horizon agentic tasks. By the company's own measurements it sits between Claude Opus 4.8 and Opus 5, and beats the latter on some benchmarks.

2 ноября Meituan представила LongCat-2.5 — следующую модель линейки LongCat. Заявленные характеристики: 1,6 трлн параметров, нативная мультимодальность (то есть текст и изображения обрабатываются одной моделью, а не склейкой из двух) и ориентация на «длинные» агентные задачи, где модель должна долго работать с инструментами, а не отвечать одной репликой.

Компания приводит собственные замеры: на основных публичных бенчмарках LongCat-2.5 оказывается между Claude Opus 4.8 и Claude Opus 5, а в части тестов обгоняет Opus 5. Цифры стоит воспринимать как маркетинг до независимых прогонов — у Meituan есть прямой интерес показать модель сильнее конкурентов, а методики замеров не раскрыты.

Не только модель

Вместе с LongCat-2.5 Meituan анонсировала «Мяошоу» (妙手) — рабочий стол для бизнеса на базе этой линейки. По описанию, он помогает продавцам разбираться в отраслевых метриках и правилах бренда, а затем в пределах выданных продавцом полномочий вызывает инструменты и системы и выполняет операционные задачи.

Это важная деталь: для китайских платформ агент — не отдельный чат, а функция внутри уже существующего кабинета продавца с готовыми правами доступа и данными. Конкуренция здесь идёт не за качество ответа на вопрос, а за то, насколько аккуратно агент работает с реальными операциями: заказами, остатками, акциями и отчётностью.

Что это значит для разработчиков

Пока неясно, будет ли LongCat-2.5 доступна через API и на каких условиях, поэтому говорить о практической замене чему-либо рано. Но направление видно: открытые и полуоткрытые модели из Китая всё чаще заявляются не как «ещё один чат», а как движок для агентов с длинным горизонтом, и конкурируют они уже с Claude и GPT по цене за задачу, а не за токен.

On 2 November Meituan introduced LongCat-2.5, the next model in its LongCat line. The stated specs: 1.6 trillion parameters, native multimodality — one model handling text and images rather than two stitched together — and a focus on long-horizon agentic tasks, where the model has to keep working with tools instead of answering in a single turn.

The company cites its own measurements: on the main public benchmarks LongCat-2.5 lands between Claude Opus 4.8 and Claude Opus 5, and beats Opus 5 on some tests. Treat those numbers as marketing until independent runs appear. Meituan has an obvious interest in showing a stronger model than its competitors, and the evaluation methodology has not been published.

More than a model

Alongside LongCat-2.5, Meituan announced Miaoshou (妙手), a business workspace built on the same line. According to the description, it helps merchants understand industry metrics and brand rules, then, within the permissions the merchant grants, calls tools and systems to carry out operational tasks.

That detail matters: on Chinese platforms the agent is not a standalone chat but a feature inside an existing merchant console that already has data and access rights. The competition there is not about answer quality but about how carefully the agent handles real operations — orders, inventory, promotions and reporting.

What it means for developers

It is not yet clear whether LongCat-2.5 will be available through an API, or on what terms, so it is too early to call it a practical replacement for anything. The direction, though, is visible: Chinese open and semi-open models are increasingly pitched not as another chat product but as an engine for long-horizon agents, competing with Claude and GPT on cost per task rather than per token.

Источники