Meituan lanserar LongCat-2.5 för kodning och visuell AI-bearbetning
Meituan har släppt AI-modellen LongCat-2.5, utrustad med 1,6 biljoner parametrar, för att hantera komplexa mjukvaruprojekt och långvariga uppgifter.
Den 2 november presenterade Meituan LongCat-2.5, en AI-modell optimerad för avancerad kodning och visuell analys. Med 1,6 biljoner parametrar, varav 48 miljarder aktiveras per token, är arkitekturen anpassad för att hantera utdragna exekveringskedjor som krävs av autonoma agenter.
För att förbättra hanteringen av komplexa kodbaser har Meituan implementerat storskalig förstärkningsinlärning baserad på långa sekvenser. Utvecklingsprocessen inkluderar även en metod där systemet konverterar tidigare misslyckanden från AI-agenter till reproducerbara träningsscenarier för att minimera framtida prestandabrister.
Modellen integrerar text och bild i ett enhetligt ramverk, vilket möjliggör tillämpningar inom visuell programmering och 3D-modellering. LongCat-2.5 finns för närvarande tillgänglig via Meituans webbtjänst och API, med planer på framtida distribution via plattformar som GitHub och Hugging Face.