Meituan präsentiert KI-Modell LongCat-2.5
Mit LongCat-2.5 führt Meituan ein multimodales Modell mit 1,6 Billionen Parametern ein, das für komplexe Aufgaben im Bereich Agenten-Programmierung konzipiert ist.
Meituan hat mit LongCat-2.5 eine neue multimodale KI-Lösung veröffentlicht, die über 1,6 Billionen Parameter verfügt. Bei der Verarbeitung aktiviert das Modell rund 48 Milliarden Parameter pro Token. Die Architektur zielt darauf ab, die Leistung bei langwierigen Aufgaben wie der Entwicklung komplexer Software-Bibliotheken und dem Aufbau ganzer Projekte zu steigern.
Die technologische Basis bildet ein umfangreiches Training mit langfristigen Sequenzdaten und Verstärkungslernen (Reinforcement Learning). Dabei werden vergangene Fehler analysiert, um das Modell kontinuierlich zu verbessern. Durch die Umwandlung visueller Signale in hierarchische Token kann das System Text und visuelle Inhalte in einem einheitlichen Format verarbeiten, was besonders Anwendungen wie Visual Coding und 3D-Design unterstützt.
Das Unternehmen hat zudem die Infrastruktur für die Ausführung auf heimischer Hardware optimiert, wobei der Fokus auf effizienter Inferenz und langer Kontextverarbeitung lag. Laut Meituan sorgt eine verbesserte numerische Konsistenz für stabilere Trainingsabläufe.
Das Modell steht derzeit über eine Online-Plattform und eine API zur Verfügung. Eine Veröffentlichung auf Entwicklerplattformen wie GitHub und HuggingFace ist für die nahe Zukunft angekündigt.