LongCat

LongCat：美团龙猫团队的“长跑型”大大王

说到推荐指数，★★★★☆

你是否也面临这些AI使用痛点？

在在使用大模型时你是否经常遇到以下困扰？

• “断片式”记忆：任务处理到一半。AI就忘了前面的指令，导致长文本任务反复失败。
• “视觉盲区”：给它发一张复杂的图表或截图，它却无法准确理解逻辑并生成对应的代码。
• “智力上限”：在需要既写代码又要判断视觉的复杂任务时模型往往顾此失车。
• 成本风险高：想接入到生产环境。却担心模型稳定性，缺乏第三方数据支撑。

LongCat 主要优势解析

LongCat 是由美团龙猫团队建立的大模型，网页版位于 longcat.chat并已开放 API。11 月 1 日发布的 LongCat-2.5 总参数高达 1.6 万亿。每个 token 激活约 480 亿，主要主打场景是长时间运行的智能体任务。 其实，

相比上一代。它最显著的突破在于拥有原生看图能力图像被编码成离散 token，与文字共享同一条主干网络。官方演示显示，它在处理流体模拟、3D 展厅这类“既要写代码又要判断画面”的复杂任务时表现出色。上下文支持高达 100 万 Token。

部署建议与避坑教程

目前 2.0 版本已开源，而 2.5 版本的 GitHub 和 HuggingFace 入口暂显示为“即将开放”。由于官方跑分多为自测，第三方数据相对较少，建议： 如果你计划将其投入生产环境。请务必先用自己的业务任务进行为期一周的测试，确保稳定后再行大规模使用。

至于相关阅读。《LongCat-2.5、GLM-5.3、DeepSeek V4.1 Flash：美团那张 31 行的成绩单，自家一列全是自测分》

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