鲸云网9月26日消息，据媒体报道，美团旗下 LongCat API 开放平台在 9 月 25 日晚间上线了新一代大模型 LongCat-2.5-Preview，同步开放 API 与网页端体验入口。和上一版相比，这次最直观的变化是模型”能看”了——新增图片理解能力，可以解析界面截图、图表与设计稿，把视觉信息直接带进推理过程。
LongCat-2.5-Preview 延续混合专家（MoE）路线，总参数约 1.6 万亿，每次推理激活约 480 亿，原生支持 100 万 token 上下文窗口。需要说清的是，1.6T 与百万上下文并不是 2.5 版才有的新数字，早在 LongCat 2.0 阶段就已经是这个规格；2.5 的实质性增量在于多模态——跨模态问答、内容摘要和复杂视觉推理，以及继续强化代码生成、代码理解与自动化编程。官方还强调它深度适配 Claude Code、Hermes、OpenClaw、OpenCode、Kilo Code 等主流开发环境，定位明显偏向”长程任务”和 Agentic Coding。
把视角拉到行业一侧，国产大模型近半年在长上下文和智能体编程上扎得越来越深。千问Qwen-Image-2.1把图像生成推到开源第一梯队，小米MiMo-V3则用稀疏注意力把长文本推理成本压低了数倍，美团这次把”百万 token + 图像理解 + 开发工具协同”打包成 API，本质是用本地生活业务里真实的超长工单、代码库与界面理解需求倒逼模型能力。平台同时提供了兼容 OpenAI 和 Anthropic 的双端接口，并给出限时低价与面向老用户的免费额度，降低开发者试用门槛。
不过也别把宣传口径当成定论。美团在 2.5 的更新日志里没有附带第三方基准跑分，只描述了能力方向；而它的前身 LongCat 2.0 虽宣称在国产算力集群上达到领先水平，也曾被独立开发者在小规模实测中质疑过实际效果。图像理解到底能不能稳定支撑端到端的代理工作流，仍取决于工具、权限与状态追踪等运行时骨架，模型本身只是其中一环。对于长链路任务，输入质量和目标清晰度往往比参数规模更关键。
编辑：华磊
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