Longcat-2.5-preview Inafanya kazi

LongCat-2.5-Preview ni mfano mpya wa kizazi kijacho wa Meituan, unaoendeleza jumla ya vigezo trilioni 1.6, takriban vigezo bilioni 48 vinavyoamilishwa na muktadha wa token milioni 1 wa LongCat-2.0, huku ukiongeza uwezo asilia wa multimodality kwa kutekeleza kazi ndefu katika vituo vya mwisho, vivinjari na programu za kompyuta za mezani. LongCat-2.5-Preview tayari imeunganishwa kwenye API rasmi, inaoana na violesura vya OpenAI na Anthropic, ina pato la juu la tokeni 128K, na inaweza kuitwa moja kwa moja na zana maarufu za Agent kama Codex na OpenClaw.

Uelewa wa multimodality: Imeongeza uwezo wa kuelewa picha, kuchanganua maudhui ya picha na kusaidia maswali ya kuvuka aina za data, muhtasari wa maudhui na hoja changamano za kuona.
Kazi ndefu za Agent: Hutekeleza kwa uhuru shughuli za muda mrefu katika vituo vya mwisho, vivinjari, GUI, lahajedwali na zana za usanifu.
Uwezo wa coding: Hufanya vizuri katika uundaji na uelewa wa msimbo pamoja na kazi za upangaji otomatiki, ikiendeleza mwelekeo wa Agentic Coding wa LongCat-2.0.
Ulinganifu wa kina na mazingira ya usanidi: Hushirikiana kwa ufanisi na zana maarufu kama Claude Code, Hermes, OpenClaw, OpenCode na Kilo Code.
Violesura viwili vilivyo wazi: API inaafikiana kwa wakati mmoja na miundo ya OpenAI na Anthropic, ikiwa na pato la juu la tokeni 128K; zana zilizopo za Agent zinaweza kuunganishwa moja kwa moja.

Muundo wa MoE wenye uamilishaji adimu: Unaendeleza mkondo wa wataalamu mseto, ukiwa na jumla ya vigezo trilioni 1.6 lakini ukiamilisha takriban vigezo bilioni 48 tu katika kila uelekezaji. Kupitia uelekezaji badilika, huwaita wataalamu wadogo wanaohusiana zaidi na kazi ya sasa, hivyo kudhibiti gharama ya ukokotoaji huku ukidumisha uwezo mkubwa wa mfano.
Multimodality asilia iliyojumuishwa kwenye msingi: Tofauti na enzi ya 2.0, ambapo picha na video ziligawanywa katika hazina huru za chanzo huria, 2.5 huunganisha uwezo wa multimodality moja kwa moja kwenye msingi wa mfano, ili taarifa za kuona na maandishi ziundwe kwa pamoja ndani ya mfano mmoja. Njia hii imerithiwa kutoka kwa mfumo wa DiNA (Discrete Native Autoregressive) uliothibitishwa na LongCat-Next, unaoweka aina mbalimbali za data katika mfumo wa tokeni bainifu kwa uundaji wa pamoja.
Msaada wa muktadha mrefu sana: Ina dirisha asilia la muktadha la token milioni 1, linaloweza kubeba hati ndefu sana, hazina nzima ya msimbo, kumbukumbu za mfumo na kazi changamano za mizunguko mingi kwa wakati mmoja, na kutoa msingi wa kumbukumbu kwa utekelezaji wa hatua nyingi wa Agent wa muda mrefu. Hili pia ni tunda la uhandisi wa mfumo linalowezesha kuunga mkono vigezo vikubwa sana na muktadha wa kiwango cha milioni kwa wakati mmoja kwenye klasta za kompyuta za China.
Mwelekeo wa mafunzo ya Agentic: Tangu usanifu wake wa awali, mfano huu umefunzwa kwa kuzingatia hali za Agent, ukiunga mkono asilia matumizi ya zana na hoja za hatua nyingi, huku ukipunguza ucheleweshaji wa kazi za minyororo mirefu kupitia mbinu za kuongeza kasi ya uelekezaji kama decoding ya kubahatisha ya dlp.

Sajili akaunti: Fungua https://longcat.ai/platform/ ili kujisajili na kuingia kwenye jukwaa la wazi la Meituan LongCat.
Pata Key: Unda API Key kwenye dashibodi.
Sakinisha SDK: Tumia SDK rasmi iliyopo ya OpenAI au Anthropic; hakuna mteja mpya wa ziada unaohitajika kusakinishwa.
Badilisha usanidi: Weka base_url kuwa https://api.longcat.ai/openai (muundo wa OpenAI) au https://api.longcat.ai/anthropic (muundo wa Anthropic), kisha uweke Key.
指定 model: Weka kitambulisho cha mfano kuwa LongCat-2.5-Preview, kisha tuma ombi kwa muundo wa kawaida wa OpenAI chat.completions au Anthropic messages.
Weka ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.longcat.ai/anthropic na ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=Key yako katika vigezo vya mazingira.
Weka ANTHROPIC_MODEL kuwa LongCat-2.5-Preview.
Baada ya kuanzisha Claude Code, unaweza kuita mfano huu moja kwa moja kutekeleza kazi za coding; vivyo hivyo kwa OpenClaw, OpenCode, Codex na zana nyingine, kwa kubadilisha base_url na jina la mfano.
Ingia kwenye tovuti rasmi ya LongCat, chagua mfano wa LongCat-2.5-Preview, kisha uanze mazungumzo, upakie picha na ujaribu kazi rahisi za Agent kwenye wavuti.

Muundo mkubwa wenye uamilishaji adimu + uelekezaji wa gharama ndogo: Jumla ya vigezo trilioni 1.6, huku takriban bilioni 48 tu zikiamilishwa, ikichanganya uwezo wa mfano wa kiwango cha juu na gharama inayodhibitika ya uelekezaji.
Muktadha asilia wa kiwango cha milioni: Dirisha la token milioni 1 linaweza kubeba hazina nzima ya msimbo, hati ndefu au kumbukumbu kamili kwa wakati mmoja, na kutoa msingi wa kumbukumbu kwa kazi za muda mrefu.
Multimodality asilia kwenye msingi: Uelewa wa picha na maandishi huundwa kwa pamoja ndani ya mfano mmoja, bila tena kugawanywa katika hazina huru, hivyo kufanya matumizi ya mwingiliano yawe na umoja zaidi.
Uwezo wa Agent wa GUI kwa michakato mirefu: Kutoka kwenye kazi za msimbo hadi uendeshaji halisi wa vituo vya mwisho, vivinjari, lahajedwali na zana za usanifu, ukifunika mtiririko kamili wa kazi.
Uunganishaji wa itifaki mbili bila uhamishaji: Inaoana kwa wakati mmoja na violesura vya OpenAI na Anthropic; zana zilizopo za Agent zinaweza kuitumia moja kwa moja kwa kubadilisha base_url tu.

Msaidizi wa programu kwa kiwango cha hazina nzima: Pakia hazina nzima kwa kutumia muktadha wa token milioni 1 ili kutekeleza uundaji upya wa msimbo katika faili nyingi, kutafuta kasoro na kuunda PR kubwa, ukiendeshwa moja kwa moja kupitia Claude Code / OpenCode.
Uendeshaji otomatiki wa kazi ndefu katika programu mbalimbali: Ruhusu mfano uendeshe kivinjari + lahajedwali + programu za kompyuta ya mezani ili kukamilisha kazi za hatua nyingi zisizohitaji uangalizi, kama “kukusanya data ya wavuti → kusafisha → kuingiza kwenye Excel → kuunda ripoti”.
Uchambuzi wa kumbukumbu na hati za biashara: Lisha kwa pamoja kumbukumbu za mfumo za kiwango cha token milioni, nyaraka za mikataba au machapisho ya kitaaluma ili kufanya maswali ya kina, muhtasari na ugunduzi wa hitilafu kwa wakati mmoja, bila kuvunjika kwa muktadha kunakosababishwa na kugawanya vipande vya RAG.
Upimaji na uendeshaji wa GUI: Endesha vituo vya mwisho na programu za kompyuta ya mezani kiotomatiki ili kutekeleza usanidi wa kundi, majaribio ya kurudia ya kiolesura na uingizaji wa kiotomatiki kwenye mifumo ya zamani, pamoja na kazi nyingine zinazotumia nguvu nyingi za binadamu.
Msaada wa uundaji wa maudhui ya multimodality: Kwa kuchanganya uwezo mpya wa kuelewa picha, tegemeza ubadilishaji wa picha za skrini kuwa msimbo, urejeshaji wa michoro ya usanifu kwa kuunganisha zana za usanifu, pamoja na upangaji na uundaji upya wa nyenzo mchanganyiko za picha na maandishi.