LongCat-2.5'in arkasında Nvidia görünmüyor

Meituan, yapay zeka ajanları için geliştirdiği LongCat-2.5 modelinin ağırlıklarını yayımladı. 1,6 trilyon parametreli modelin eğitimi baştan sona Çin donanımında yapıldı. Meituan'ın kendi tablosunda ise model, kodlama testlerinde Claude Opus 5'in biraz gerisinde kalıyor.

Çinli yemek siparişi şirketi Meituan'ın LongCat ekibi, modeli resmî olarak tanıttıktan bir hafta sonra ağırlıkları da paylaştı. Ağırlık, modelin eğitimde öğrendiği değerler demek. Bunlar açıldığı için model kendi sunucularda çalıştırılabiliyor.

LongCat-2.5, uzun ve çok adımlı işleri kendi başına yürüten ajanlar için tasarlandı. Öncelikli alan kodlama. Meituan'a göre model, çeşitli testlerde en güçlü Batılı modellere yaklaşıyor.

Mimari bir uzman karışımı (mixture-of-experts). Yani model, her token için (işlediği metin parçası başına) alt ağlarının yalnızca bir bölümünü çalıştırıyor. 1,6 trilyon parametrenin yaklaşık 48 milyarı her token'da etkin.

API üzerinden aynı anda bir milyon token işleyebiliyor ve 128.000 token uzunluğunda yanıt üretebiliyor. Metin, görsel ve video anlıyor, yanıtı metin olarak veriyor. Kullanıcı isterse akıl yürütme modunu açıp kapatabiliyor.

LongCat-2.5 görseli token'a çeviriyor

Model, önceki sürüm LongCat-2.0'ın üzerine görsel anlama ekliyor. Pek çok çok modlu model, sonradan ayrı bir görsel kodlayıcı ekler. LongCat-2.5 ise görselleri token'a çevirip metinle birlikte işliyor.

Yaklaşım, LongCat-Next araştırma modeline dayanıyor. Hedef; görsel kodlama, tasarım ve 3 boyutlu işlerde daha iyi sonuç almak.

Pekiştirmeli öğrenmede ekip, GitHub pull request'lerinden alınan gerçek yazılım görevlerini ve yeniden kurgulanan ajan hatalarını kullandı. Modelin görevleri gerçekten çözdüğünden emin olmak için eğitim ortamlarında internet erişimi kapatıldı, Git geçmişi ve önbellek dosyaları silindi. Çözümleri bir dil modeli de hile açısından denetledi. Ayrıca ajan, akıl yürütme ve diyalog alanlarındaki uzman öğretmen modellerin yetenekleri LongCat-2.5'e damıtıldı.

194 Huawei çipinde örnek kurulum

Meituan, uzmanların ağırlıklarını ve aktivasyonlarını 4 bit hassasiyete indiriyor. Çin çipleri bu formatı doğrudan işleyebiliyor. Şirketin yük testlerinde 8 bit sürüme göre istem işleme hızı yüzde 43,3, yanıt üretme hızı yüzde 42,77 arttı. Meituan, doğruluğun sıkıştırılmamış modelle aynı düzeyde kaldığını söylüyor.

Bu sürüm ayrı bir depoda duruyor. Kendi sunucuda barındırma rehberi, Huawei Ascend Atlas A2 serisinden 194 hızlandırıcılık bir küme tarif ediyor. İkisi görsel işlemeye, 64'ü istem almaya, 128'i yanıt üretmeye ayrılmış. Nvidia GPU'lar için rehberde bir yönerge yok.

Benchmark sonuçları karışık

Komut satırı görevlerini ölçen Terminal Bench v2.1'de LongCat-2.5 88,4 puan aldı. Meituan'ın tablosunda Claude Opus 5 89,1, GPT-5.6 Sol 88,8 puanda. Deepseek-V4.1-Flash ise 90,6 ile en üstte.

Gerçek kod depolarındaki hataların düzeltilmesini ölçen DeepSWE'de model 9,7 puandan 64,6'ya çıktı. Yine de Claude Opus 4.8 dışındaki tüm modellerin gerisinde. Deepseek-V4.1-Flash 74,2, GPT-5.6 Sol 72,7 puan aldı. Daha yeni Claude Opus 5.5 ve GPT-6.1 Sol tabloda yer almıyor.

Daha zor olan Terminal Bench v4.0'da model 38,5 puan aldı. Bu, GPT-5.6 Sol'un 37,3'ünün biraz üstünde, Opus 5'in 53,9'unun ise çok altında. Web arama testi BrowseComp'ta 91,9 ile tablodaki en yüksek puanı aldı. Meituan bu testi kendi ortamında çalıştırdı.

Meituan, selefi LongCat-2.0'ı haziran sonunda 50.000'den fazla Çin yapımı yapay zeka çipinden oluşan bir kümede eğittiğini söylüyor. Model, öncesinde OpenRouter'da "Owl Alpha" adıyla anonim olarak çalışıyordu. Kimi K3.1 ve GLM-5.3 gibi Çin'in açık ağırlıklı modelleri de ortak testlerde en güçlü ABD modellerine büyük ölçüde yetişti.

Ağırlıklar, ticari kullanıma, değiştirmeye ve yeniden dağıtıma izin veren MIT lisansıyla yayımlandı. Model bir sohbet arayüzünden de denenebiliyor. API, OpenAI ve Anthropic formatlarını destekliyor; Claude Code, Codex ve Hermes gibi ajan altyapılarına bağlanıyor. Lansman döneminde sınırlı süreyle uygulanan fiyat, milyon girdi tokeni için yaklaşık 0,27 avro, milyon çıktı tokeni için yaklaşık 1,07 avro.