Meituan выпустила LongCat-2.5 — нативную мультимодальную модель с 1,6T параметров, созданную для длительных агентных задач программирования. Pandaily сообщает, что модель является нативно мультимодальной, а TechNode описывает запуск в контексте продолжительных задач программирования, а не изолированных автодополнений. Позиционирование намеренное: Meituan оценивает модель по длительности задачи, а не по результатам одношаговых бенчмарков.
Для разработчиков агентов важен сдвиг в том, что модель способна удерживать в рабочем состоянии на протяжении многочасового прогона. Длительное программирование нагружает удержание контекста, последовательность tool call, восстановление после неудачных правок и согласованность между тем, что агент читает, и тем, что записывает обратно. Нативная мультимодальная основа здесь важна, потому что работа с репозиторием редко бывает чисто текстовой — скриншоты, диаграммы, отрендеренный вывод и состояние терминала участвуют в цикле. Число параметров ставит LongCat-2.5 в крупнейший класс открытых и полуоткрытых моделей для программирования, хотя в предоставленных материалах не указаны условия лицензии, размер контекстного окна, конфигурация обслуживания и доступность весов.
Из материалов остаётся неясным, как Meituan определяет и измеряет длительность длительных прогонов, какой evaluation harness сопровождает релиз и как модель показывает себя на мультиагентных или насыщенных инструментами каркасах. Эти детали определяют, меняет ли LongCat-2.5 практический дизайн агентов или в основном сбрасывает ожидания. Студия будет рассматривать релиз как кандидата для оценки агентного программирования, как только эти подробности будут опубликованы.