LongCat-2.5 運営中

LongCat-2.5はMeituanのLongCatが開発したネイティブマルチモーダルモデルで、総パラメータ数は1.6兆、トークンあたりのアクティブパラメータ数は約480億です。LongCat-2.5は長期エージェントタスク向けに、視覚信号を多階層トークンとテキストに統一的に離散化して処理し、Visual Coding能力を強化しています。大規模なAgentic RL、データ合成パイプライン、中国製コンピューティング基盤上での長コンテキスト学習およびW4A4量子化最適化を活用し、ターミナルプログラミング、ブラウジング・検索、視覚理解などの評価でGPT-5.5、Claude-Opus-5と同じ最上位グループに位置しています。

エージェント・プログラミング：複雑なコードベースの開発から完全なプロジェクト構築までをエンドツーエンドで実行します。
ネイティブ視覚理解：画像とテキストを統一されたトークン形式で処理し、Visual Codingを得意とします。
クリエイティブ・3D生成：リアルタイム流体シミュレーション、3Dデジタル展示、都市模型、ミニチュアシーンなどのWebページ生成に対応します。
専門業務：経営分析、顧客フィードバックレポート、イベント招待状の生成などに対応します。

視覚表現モデリング：LongCat-Nextの手法を継承し、意味整合エンコーダーのネイティブ解像度特徴に残差ベクトル量子化を適用して、視覚信号を多階層の離散トークンとして表現します。tokenizerの固定後は視覚トークンをオフラインで事前計算でき、長系列のパッキングと分散負荷分散を簡素化します。
大規模エージェント強化学習：拡張可能なデータ合成パイプラインを構築し、タスク、環境、検証可能なテストケースを自動生成します。実際のAgentの失敗軌跡から継続的にデータを補充し、partial rolloutによる非同期学習でロングテールの効率低下を緩和します。logprobのクリッピングでサンプルの陳腐化による勾配バイアスを抑制し、ネットワーク切断、キャッシュクリア、LLM judgeを組み合わせてreward hackingを防止します。タスク間・Harness間の混合学習により汎化性能を高めます。
複数専門家オンライン蒸留（MOPD）：ドメイン専門家が、学生モデルのオンラインサンプリングによる全語彙KLダイバージェンスに基づいて学生モデルを学習します。教師の応答を固定長のper-cut prefixに分割し、学生モデルのサンプリング長を制限して分布シフトを制御します。Tree Attentionによる1回の前後伝播で学習を完了し、計算・ストレージコストを削減します。
中国製コンピューティング基盤での長コンテキスト学習：FSDP/EPの並列度を超ノードのカード数に合わせ、通信を高帯域幅領域内に留めます。混合語彙並列によりGPUメモリ使用量をさらに削減します。二重シャーディングFSDPでFP32のマスター重みとオプティマイザ状態を跨域シャーディングし、ゼロコピー通信と計算をオーバーラップさせることで、SFTの単一カードスループットはDDP比で86%向上します。
学習・推論の一貫性：batch-invariant演算子を統一し、TPとDCPのサポートを拡張することで、学習、Prefill、Decodeにおけるトークン単位のlogprobをbitwiseで一致させます。長コンテキストRollout最適化：PD分離環境でQCP/KVPとHiCacheにより実効キャッシュを拡大し、LSAの層間インデックス再利用による層をまたいだKV先読みでDecodeキャッシュをほぼ倍増させます。容量を考慮したスケジューリングにより、長い軌跡の交互処理による再計算の連鎖的な負荷増大を回避します。

すぐに試す：オンライン体験ページ https://longcat.chat にアクセスして対話画面を開き、自然言語で直接要望を入力します。
API連携： https://longcat.chat/platform/product にアクセスしてAPIキーを申請し、モデルを独自アプリケーションに組み込みます。

高い性能：総パラメータ数1.6兆、トークンあたりのアクティブパラメータ数480億で、多くの評価においてGPT-5.5、Claude-Opus-5と同じ最上位グループに位置しています。
ネイティブマルチモーダル：視覚信号を多階層の離散トークンとしてテキストと統一的にモデル化し、Visual Codingに優れています。
長期エージェント：大規模Agentic RLにより、複雑なコードベースの開発から完全なプロジェクト構築までをエンドツーエンドで実行します。
急速な進化：長系列学習と失敗軌跡の学習タスク化により、LongCat-2.0から大幅に性能を向上させています。
中国製コンピューティング基盤への対応：超ノード並列やW4A4量子化などの最適化により、1.6T規模のMoEを中国製AIアクセラレーター上で効率的に学習・推論できます。
堅実なエンジニアリング：学習・推論のbitwise一貫性と長コンテキストrollout最適化により、大規模な長期RLの安定した高効率運用を支えます。

プロジェクト公式サイト：https://longcat.ai/blog/longcat-2.5/

ソフトウェア開発：複雑なコードベースの開発、完全なプロジェクト構築、ターミナルプログラミングタスクをエンドツーエンドで実行します。
視覚的なWebページ生成：リアルタイム流体シミュレーション、3D文化財インタラクティブ展示、都市模型、中国風カラーページなど、高フレームレートの動的Webページを生成します。
専門的な業務分析：複数チャネルの経営データを統合し、利益計算、要因分析、マーケティングおよび在庫に関する提案を出力します。
顧客フィードバック処理：重複するフィードバックを識別して深刻度順に並べ、インタラクティブなHTML分析レポートを生成します。
イベント運営ツール：会場写真をアップロードし、自然言語の要望と組み合わせることで、申し込み受付と参加者リストのエクスポートに対応したイベント招待Webページを生成します。