LongCat-2.5 خدام

LongCat-2.5 هو موديل أصلي متعدد الوسائط طوّراتو Meituan LongCat، بمجموع 1.6 تريليون بارامتر وحوالي 48 مليار بارامتر مفعّل فكل token. LongCat-2.5 موجّه لمهام الوكلاء الذكيين طويلة المدى، وكيحوّل الإشارات البصرية لـ tokenات متعددة المستويات وكيعالجها بشكل موحّد مع النص، مع تقوية قدرات Visual Coding. وبفضل Agentic RL على نطاق واسع، وخط أنابيب لتوليد البيانات، وتدريب بسياق طويل وتحسين W4A4 على العتاد الحاسوبي المحلي، كينافس GPT-5.5 وClaude-Opus-5 فالفئة الأولى فاختبارات البرمجة على الأجهزة، والبحث والتصفح، والفهم البصري.

برمجة الوكلاء: إنجاز تطوير مستودعات برمجية معقدة وبناء مشاريع كاملة من البداية للنهاية.
الفهم البصري الأصلي: معالجة الصور والنصوص فشكل tokenات موحّدة، مع تميّز فـ Visual Coding.
التوليد الإبداعي و3D: دعم توليد صفحات ويب فيها محاكاة السوائل فالحين، ومعارض رقمية ثلاثية الأبعاد، ومجسمات للمدن، ومشاهد مصغّرة وغيرها.
المكتب الاحترافي: كيشمل تحليل الأداء التجاري، وتقارير ملاحظات الزبناء، وإنشاء دعوات الأنشطة وغيرها.

نمذجة التمثيل البصري: كيعتمد على طريقة LongCat-Next، وكيطبّق تكميم المتجهات المتبقية على خصائص الدقة الأصلية ديال المشفّر المتوافق دلالياً، باش يمثّل الإشارات البصرية فـ tokenات منفصلة متعددة المستويات؛ ومن بعد تثبيت tokenizer يمكن حساب tokenات الرؤية مسبقاً بلا اتصال، مما كيبسّط تجميع السلاسل الطويلة وموازنة الأحمال الموزعة.
التعلّم التعزيزي للوكلاء على نطاق واسع: بناء خط أنابيب قابل للتوسّع لتوليد البيانات، كينشئ تلقائياً المهام والبيئات وحالات الاختبار القابلة للتحقق، وكيزيد البيانات باستمرار باستعمال مسارات فشل الوكلاء الحقيقية؛ اعتماد التدريب غير المتزامن partial rollout للتخفيف من مشاكل الكفاءة فالأطراف الطويلة، واستعمال قصّ logprob للحد من انحياز التدرجات الناتج عن تقادم العينات، مع قطع الاتصال ومسح الذاكرة المؤقتة وإضافة LLM judge للحد من reward hacking، والتدريب المختلط عبر المهام وHarnessات مختلفة لتحسين التعميم.
التقطير المباشر متعدد الخبراء (MOPD): خبراء المجالات كيدرّبو الطالب باستعمال تباعد KL ديال كامل القاموس، اعتماداً على العينات المباشرة ديال الطالب؛ كتتقسم إجابات المدرّس حسب طول ثابت إلى per-cut prefix، وكيتحدّد طول العينات ديال الطالب للتحكم فإزاحة التوزيع، ومع Tree Attention كيتدار النقل الأمامي والخلفي مرة وحدة لإتمام التدريب وتقليل تكلفة الحساب والتخزين.
التدريب بسياق طويل على العتاد الحاسوبي المحلي: محاذاة درجات التوازي FSDP/EP مع عدد بطاقات العقد الفائقة باش يبقى الاتصال داخل نطاق النطاق الترددي العالي، مع توازٍ إضافي للقاموس المختلط لتقليل استهلاك الذاكرة؛ التجزئة المزدوجة FSDP كتقسّم أوزان FP32 الرئيسية وحالات المحسّن عبر النطاقات، مع تداخل الاتصال والحساب بلا نسخ، مما رفع إنتاجية SFT فالبطاقة الواحدة بـ 86% مقارنة مع DDP.
التناسق بين التدريب والاستدلال: توحيد العمليات الحسابية batch-invariant وتوسيع دعم TP وDCP، لتحقيق تطابق bitwise فـ logprob ديال كل token بين التدريب وPrefill وDecode. تحسين Rollout للسياق الطويل: مع فصل PD، كيوسّعو QCP/KVP وHiCache الذاكرة المؤقتة الفعالة، واستعمال الفهرسة بين الطبقات ديال LSA لإعادة استخدام prefetch ديال KV عبر الطبقات، مما كيقرّب ذاكرة Decode من الضعف؛ والجدولة الواعية بالسعة كتفادى إعادة الحساب الناتجة عن التقدّم بالتناوب فالمسارات الطويلة.

تجربة سريعة: دخل لصفحة التجربة المباشرة https://longcat.chat وفتح واجهة المحادثة، ومن بعد طلب اللي بغيتي باللغة الطبيعية.
الربط عبر API: دخل لـ https://longcat.chat/platform/product وطلب مفتاح API، وربط الموديل بالتطبيق ديالك.

أداء متقدّم: 1.6 تريليون بارامتر فالمجموع و48 مليار token مفعّل فكل مرة، مع وجودو فالفئة الأولى فاختبارات متعددة إلى جانب GPT-5.5 وClaude-Opus-5.
تعدد وسائط أصلي: نمذجة موحّدة للإشارات البصرية والنص باستعمال tokenات منفصلة متعددة المستويات، مع قدرات قوية فـ Visual Coding.
وكلاء طويلو المدى: مدعوم بـ Agentic RL على نطاق واسع، وكيقدر ينجز تطوير مستودعات برمجية معقدة وبناء مشاريع كاملة من البداية للنهاية.
تطوّر سريع: تدريب على سلاسل طويلة وتحويل مسارات الفشل لمهام تدريب، مع تحسّن كبير مقارنة مع LongCat-2.0.
ملاءمة العتاد الحاسوبي المحلي: تحسينات بحال التوازي على العقد الفائقة وتكميم W4A4، مما كيسمح بالتدريب والاستدلال الفعّالين لـ MoE من فئة 1.6T على مسرّعات الذكاء الاصطناعي المحلية.
هندسة متينة: تطابق bitwise بين التدريب والاستدلال وتحسين Rollout للسياق الطويل، لدعم تشغيل RL طويل المدى على نطاق واسع باستقرار وكفاءة.

الموقع الرسمي للمشروع: https://longcat.ai/blog/longcat-2.5/

تطوير البرمجيات: إنجاز تطوير مستودعات برمجية معقدة، وبناء مشاريع كاملة، ومهام البرمجة على الأجهزة من البداية للنهاية.
توليد صفحات ويب بصرية: توليد صفحات ويب ديناميكية وبمعدل إطارات مرتفع، فيها محاكاة السوائل فالحين، وعروض تفاعلية للقطع الأثرية ثلاثية الأبعاد، ومجسمات للمدن، وصفحات بألوان مستوحاة من الطابع الصيني.
التحليل المهني للمكتب: دمج بيانات الأداء التجاري من قنوات متعددة، وإخراج حساب الأرباح، وتحليل العوامل المؤثرة، واقتراحات التسويق والمخزون.
معالجة ملاحظات الزبناء: التعرّف على الملاحظات المتكررة وترتيبها حسب درجة الخطورة، وإنشاء تقرير تحليلي تفاعلي بصيغة HTML.
أدوات تسيير الأنشطة: رفع صور المكان ودمجها مع الطلبات باللغة الطبيعية، لإنشاء صفحة دعوة للأنشطة تسمح بالتسجيل وتصدير لائحة المشاركين.