Meituan lance LongCat-2.5, un modèle d'IA multimodal
Meituan a dévoilé LongCat-2.5, un modèle multimodal doté de 1,6 billion de paramètres, conçu pour la programmation logicielle et les tâches complexes.
La division LongCat de Meituan a officiellement lancé LongCat-2.5, un modèle d'intelligence artificielle multimodal affichant 1,6 billion de paramètres, avec environ 48 milliards de paramètres activés par jeton (token). Ce modèle est spécifiquement optimisé pour les agents autonomes chargés de tâches à long terme, telles que la construction complète de projets logiciels ou le développement de bases de code complexes.
L'approche technique repose sur l'apprentissage par renforcement à grande échelle, utilisant des trajectoires de données longues. Le système transforme les échecs rencontrés lors d'opérations précédentes en nouvelles tâches d'entraînement, permettant une correction continue des capacités. En traitant les signaux visuels sous forme de jetons discrets et hiérarchiques, le modèle unifie la gestion du texte et des images, favorisant ainsi des applications comme la programmation visuelle et la création 3D.
L'infrastructure sous-jacente a été ajustée pour favoriser l'entraînement sur de longs contextes et améliorer l'inférence sur du matériel local. Meituan souligne également l'importance de la cohérence numérique dans les processus d'apprentissage par renforcement pour garantir l'efficacité opérationnelle.
Le modèle est désormais accessible via l'interface web de la société et ses API. Des ressources supplémentaires seront prochainement disponibles sur GitHub et HuggingFace.