ModelBrief · LongCat 2.5 · 專題
最後更新 2026-11-13
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中國 · 大語言模型 · 正式版 · 2026 年 11 月 2 日 GA

美團 LongCat 2.5 專題

美團 LongCat 團隊 2026 年 11 月 2 日 GA 的最新一代模型：1.6T 總參數 MoE，約 48B 激活，原生多模態（文本 + 圖像 + 視頻輸入），爲長程 Agent 任務訓練，1M 上下文。限時價 $0.30/$1.20 與 DeepSeek V4.1 Flash 完全相同，官方自報 Terminal-Bench 2.1 88.4 分；但截至 11 月 13 日沒有任何獨立機構評分，折扣既無截止日期也無目錄價，而權重已在 11 月 4 日悄然 MIT 開源——11 月初的大多數報道都還沒跟上這一變化。本頁彙總官方規格、上手路線、價格與中英文首批解讀，並明確標註哪些說法尚未證實。

1.6T / 48B總參數 / 每 token 激活
88.4Terminal-Bench 2.1（官方自報）
$0.30 / $1.20限時價每百萬 tokens（輸入 / 輸出）
1M tokens上下文（API 口徑）
MIT 已開源權重 11 月 4 日發佈，全量 3.3TB
暫無獨立評分AA 尚未收錄（截至 11 月 13 日）

01關鍵事實

先把能確認的說清楚：這是個 1.6T 參數的原生多模態 Agent 模型，定價與 DeepSeek V4.1 Flash 針鋒相對，權重已經 MIT 開源——但所有亮眼分數都來自廠商自測，獨立驗證一張都沒有。

發佈
2026-11-02 GA（LongCat API Platform 上線；技術博客 11 月 1 日官宣，預覽版 9 月 25 日）。本站以 11 月 2 日爲發佈日：那是它實際可用的第一天。
開發方
美團 LongCat 團隊，中國美團旗下大模型團隊
架構
稀疏 MoE；1.6T 總參數，每 token 激活約 48B（權重倉庫 config.json：38 層，768 路由專家，top-12 路由，MLA 注意力，詞表 163,840）
上下文
1M tokens（API 口徑 1,048,576，輸入 + 輸出合計）；config 基數 524,288，經 YaRN 擴展；最大輸出 128K（文檔口徑不一，見第 09 節）
輸入 / 輸出
輸入：文本、圖像、視頻；輸出：文本。思考模式經 reasoning_content 字段返回；溫度固定（思考開 1.0、關 0.7，傳入其它值會被靜默覆蓋）
新能力
原生多模態視覺（多層離散 token，無獨立視覺編碼器）；視頻理解隨 GA 加入；長程 Agent 訓練（F2P/P2P 強化學習、MOPD 多教師蒸餾）
價格
限時折扣：輸入 $0.30 / 緩存輸入 $0.006 / 輸出 $1.20（每百萬 tokens；人民幣 ¥2 / ¥0.04 / ¥8）；無截止日期、無目錄價，官方稱「價格可能變動」
基準分
官方自報 31 項：Terminal-Bench 2.1 88.4、DeepSWE 64.6、BrowseComp 91.9（表內第一）、3DCodeBench 55.4（表內第一）；獨立評分：暫無（Artificial Analysis 尚未收錄，截至 11 月 13 日）
權重
已發佈（2026-11-04，MIT 協議；全量 3,317.3 GB，W4A4 量化版 1,244.3 GB；Hugging Face，另有 ModelScope 鏡像）
可用渠道
longcat.ai/chat、LongCat API Platform（模型 ID LongCat-2.5）、Vercel AI Gateway、AnyRouter、OpenCode（Zen 免費版）、Nous Portal；不在 OpenRouter（11 月 13 日覈查）
前代
LongCat 2.0（2026-06-30 GA，MIT 權重）；2.5 與 2.0 同款底座 + 視覺與 Agent 訓練
知識截止
未見官方公佈

02時間線

從 2.0 到 2.5 只隔了四個月：預覽、官宣、GA、權重開源在七週內走完——權重上架甚至沒等一篇正式公告。

  • 2026-04-20

    LongCat 2.0 預覽版發佈：純文本 Agent 模型，1M 上下文。

  • 2026-06-30

    2.0 GA 並 MIT 開源權重（Hugging Face 建倉 7 月 5 日）；當時的目錄價爲 $0.75 / $0.015 / $2.95。

  • 2026-09-25

    LongCat 2.5 預覽版發佈：純文本，視覺能力尚未開放；社區自測預覽版 Terminal-Bench 2.1 約 48.7%（單人、不同 harness，僅作參考）。

  • 2026-11-01

    技術博客官宣 LongCat 2.5：公佈 1.6T 參數、原生多模態架構與 31 項官方基準；權重標註 "coming soon"。

  • 2026-11-02

    GA 上線 LongCat API Platform：視頻理解隨 GA 加入；限時價 $0.30/$1.20 同日生效。同日美團技術團隊博客公佈訓練方法（國產加速器、W4A4、長程 RL）。

  • 2026-11-04

    權重悄然上架 Hugging Face：全量 + W4A4 兩個倉庫，MIT 協議，無正式公告；Nous Portal 同日上線免費端點。

  • 2026-11-09

    OpenCode Zen 推出免費版 longcat-2.5-free；付費版隨 OpenCode Go 提供。

  • 2026-11-13

    Artificial Analysis 仍未收錄（ArtificialWatch 當日報告 "not rated yet"）；本站專題上線。

03官方規格

以下爲官方已公佈口徑（技術博客、API 平臺文檔與 Hugging Face 權重倉庫 config.json，2026 年 11 月 13 日覈查）。注意：最大輸出與上下文各有兩個口徑，見正文與第 09 節。

狀態
已發佈（2026-11-02 GA）；權重已發佈（2026-11-04）
模型 ID
LongCat-2.5
架構
稀疏 MoE；1.6T 總參數，約 48B 激活；38 層，768 路由專家，top-12 路由，MLA 注意力，詞表 163,840
上下文窗口
1M tokens（API 口徑 1,048,576，輸入 + 輸出合計；config 基數 524,288，經 YaRN rope scaling 擴展）
最大輸出
128K tokens（Quick Start、FAQ 與美團 Claude Code 配置口徑；Model Parameters 頁稱 max_tokens 可至 262,144——文檔口徑不一，按 128K 規劃）
輸入
文本、圖像（PNG/JPG/JPEG/WebP/GIF，≤10MB，≤50/請求）、視頻（≤100MB，<3600 秒，≤10/請求，僅公開 URL；不支持 SVG/HEIC，長寬比 >200:1 報錯）
輸出
文本
思考模式
經 reasoning_content 字段返回；溫度固定（思考開 1.0、關 0.7）
API 協議
OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses（供 Codex，effort none 至 xhigh）、Anthropic Messages；端點 api.longcat.chat
訓練
國產加速器（<80GB 顯存）訓練；W4A4 量化推理；長程 RL（F2P/P2P，防獎勵作弊）；MOPD 多教師蒸餾
基準分
官方自報 31 項（見第 06C 節）；獨立評分暫無
權重
MIT；全量 3,317.3 GB（210 個分片）、W4A4 1,244.3 GB（208 個分片）
許可
MIT
API 價格
$0.30 輸入 / $0.006 緩存 / $1.20 輸出（限時折扣，無截止日期）

04怎麼試用：6 條路線

權重已開源，但 3.3TB 的體積與 NPU 導向的部署指引意味着多數人還是走託管 API。最快的是 OpenCode 免費版與 Nous Portal 的免費端點。

1LongCat API Platform（官方主路線）

美團官方 API 平臺，模型 ID LongCat-2.5。OpenAI 與 Anthropic 雙協議兼容，端點 api.longcat.chat；預付餘額永不過期，僅 HTTP 200 請求計費。郵箱註冊，中國大陸外無需身份覈驗；USD 站支持信用卡、借記卡與 Google Pay。官方提供 13 份工具接入指南（Claude Code、Codex、OpenCode、Cline、Kilo Code、Hermes、OpenClaw 等）。

2longcat.ai/chat（官方聊天應用）

官方聊天入口，登錄後直接使用；回覆默認中文。有社區反饋稱登錄會跳轉到另一域名，體驗上略有割裂。

3網關：Vercel AI Gateway、AnyRouter

2.5 已接入 Vercel AI Gateway 與 AnyRouter，適合已有網關賬單的開發者統一調用。注意：不在 OpenRouter（11 月 13 日經 OpenRouter API 覈查，僅有 meituan/longcat-2.0）；APIYI 已宣佈計劃接入，截至 11 月 3 日尚未上線。

4OpenCode Zen 免費版

11 月 9 日起，OpenCode Zen 提供免費版 longcat-2.5-free；付費版隨 OpenCode Go 提供。適合編碼 Agent 場景零成本試用。

5Nous Portal 免費端點

11 月 4 日上線免費端點，另一條零成本試用路線。

6本地部署（權重已開源）

Hugging Face 兩個倉庫均可下載：全量 3,317.3 GB（210 分片）與 W4A4 1,244.3 GB（208 分片），MIT 協議，另有 ModelScope 鏡像。README 只指引 NPU + 美團 SGLang-FluentLLM 分支部署；vLLM 支持未見官方說明（未證實），官方也未公佈自託管的 VRAM 需求——不要按 3.3TB 體積自行推算顯卡數。

官方 API: api.longcat.chat，模型 ID LongCat-2.5（OpenAI + Anthropic 兼容） 免費版: OpenCode Zen（longcat-2.5-free）、Nous Portal 免費端點 網關: Vercel AI Gateway、AnyRouter（不在 OpenRouter） 權重下載: Hugging Face meituan-longcat/LongCat-2.5（MIT，全量 3.3TB / W4A4 1.24TB）
上手警告：社區反饋稱長任務上會出現循環，約 200K 上下文後表現明顯下滑（Reddit 預覽期反饋，樣本很小，僅供參考）；官方未公佈數據政策——FAQ 未說明 prompt 是否保留、是否用於訓練，客服等敏感場景使用前請自行評估。另注意：2.0 與 2.5-Preview 已從官方模型列表中消失，但美團未髮帶日期的下線公告。

05價格解析

限時價與 DeepSeek V4.1 Flash 高峯價一分不差——這是有意爲之的同價對位。但折扣沒有截止日期、沒有目錄價，長期預算沒法按這個價鎖定。價格爲 2026 年 11 月 13 日覈查口徑，結賬頁價格爲準。

項目（每百萬 tokens）限時價人民幣價
輸入（未緩存）$0.30¥2
緩存輸入$0.006¥0.04
輸出$1.20¥8
企業批量折扣（已認證公司，月消費 $75+ / $300+ / $1,200+ / $6,000+）九折 / 八折 / 七折 / 六折—
Token Pack（30 天額度，閃購 10:00 / 16:00 / 21:00 / 23:00 北京時間）規格與價格登錄後可見—

緩存價是真正的殺手鐧

緩存輸入 $0.006 僅爲未緩存價的 2%（1/50），對反覆讀取同一倉庫、同一長文檔的 Agent 任務意義重大。官方算例：60 萬未緩存輸入 + 40 萬緩存輸入 + 50 萬輸出 = $0.7824。計費規則也友好：僅 HTTP 200 請求計費，預付餘額永不過期，無上下文長度附加費，無圖像/視頻附加費。

同價對照

DeepSeek V4.1 Flash 的高峯價 $0.30/$1.20 與 LongCat 限時價完全相同，但 DeepSeek 非高峯半價（$0.15/$0.60），月度賬單上 DeepSeek 更便宜；同檔旗艦則貴數倍：Kimi K3.1 Pro $2/$10、Qwen3.8 Max $2/$6（均爲官方 API 價，11 月 13 日覈查）。

價格要點：折扣無截止日期、無目錄價，官方只說「價格可能變動」——這既是機會也是風險。若未來移到 2.0 的舊目錄價 $0.75/$2.95，輸出價約漲 2.5 倍（推測，美團未表態）。長期預算不要按限時價鎖定；社區帖稱新用戶 10M / 老用戶 5M tokens 啓動額度與 ¥9.9 優惠「即將推出」，未證實。

官方頁面：美團官方技術博客 · Hugging Face 權重倉庫 · LongCat 官網

06首批實測與測評

以下全部是 11 月 1–13 日的首批解讀與實測：樣本小、方法不一，請按「個案」看待。注意一個時間陷阱——11 月 4 日之前寫的東西都說權重 "coming soon"，現在已經過時。每條都給出結論徽章；點「閱讀本站全文」進入本站的深度改寫文章頁，文末附原始出處。

中文來源

美團技術團隊博客：長程 Agent 是怎麼訓出來的

結論：官方訓練方法的唯一詳細披露

來源：美團技術團隊博客，2026-11-02（訓練方法：長程 RL、MOPD 蒸餾、W4A4 量化）

長程強化學習用 F2P/P2P 框架與防獎勵作弊設計；多教師蒸餾（MOPD）把多位教師的能力壓進一個模型；W4A4 量化推理在預填充與解碼上各快約 43%，首 token 延遲降約 16%。訓練在國產加速器上完成，單卡顯存不足 80GB。

新京報：萬億參數、國產加速器訓練

結論：中文媒體對訓練基礎設施的報道

來源：新京報（經 tokenheart 英譯），2026-11-02

報道聚焦 1.6T 參數規模與全程國產加速器訓練兩點；未涉及基準口徑與價格細節，信息量以官方博客爲準。

英文來源

eesel 深度解讀：便宜的視覺編碼 Agent，但同價 DeepSeek 更強

結論：值得一試，但別指望它贏過 DeepSeek

來源：eesel，2026-11-03（逐頁深讀官方文檔：視覺限制、輸出上限、社區反饋、數據政策）

視覺輸入是 2.5 的真正增量，但輸出上限 128K 與 262,144 兩個口徑打架，eesel 建議按 128K 規劃；Reddit 反饋長任務循環、約 200K 上下文後失態；FAQ 未說明 prompt 保留與訓練用途，客服場景是紅燈。注意：eesel 寫於 11 月 3 日，其「權重未發佈」結論已隨 11 月 4 日 MIT 發佈而過時。

閱讀本站全文 → （本站原創整理）

apiyi 基準指南：25 項基準逐項解讀

結論：最全的官方表解讀，附價格算例與接入步驟

來源：apiyi，2026-11-03（官方基準表、價格算例、接入指南）

逐項解讀官方基準表並給出官方算例 $0.7824 的完整拆解；另有長程 Agent 訓練方法的專文解讀。同樣寫於權重發布前，「權重 coming soon」的表述已過時。

閱讀本站全文 → （本站原創整理）

toolpilotpro 三方橫評：月度賬單算得很細，結論已過時一半

結論：賬單測算可信，開放性結論請以本站修正版爲準

來源：toolpilotpro，2026-11-04 更新（LongCat vs Kimi vs DeepSeek）

月度工作量測算（40M 輸入一半緩存 + 8M 輸出）：DeepSeek 非高峯 $7.86、高峯 $15.72、LongCat $15.72、Kimi $124。但 11 月 4 日更新版仍稱 LongCat API-only、權重 coming soon——11 月 4 日 HF 已發佈 MIT 權重，本站橫評已按此修正。

閱讀本站全文 → （本站原創整理）

orcarouter 預覽分析：預覽期的核查

結論：預覽期數據，GA 後僅供參考

來源：orcarouter，2026-10-13 數據（預覽版覈查）

對預覽版的規格與定價做了早期覈查；GA 後視覺能力、視頻輸入與權重狀態均已變化，結論以 GA 後來源爲準。

TokenDyno 實時測速：約 51.8 tok/s

結論：速度中游，樣本很小

來源：TokenDyno，2026-11-13（OpenCode Go 實測，n=4）

LongCat 2.5（Free）在 OpenCode Go 上約 51.8 tok/s，首 token 約 2.8 秒。樣本只有 4 次，網關與負載都會影響結果，僅供參考。

社區反饋：循環、對照集與單人自測

結論：個案爲主，但指向同一個缺口——沒有獨立復現

來源：Reddit、Hacker News，2026-11-02 之後

Reddit 預覽反饋：長任務上循環、窄角色小任務表現好、不適合做規劃與創意寫作；HN 批評價格與對照集選擇（頭圖不含 Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、Kimi K3.1 Pro）；單人自測預覽版 Terminal-Bench 2.1 約 48.7%，與官方 88.4 的差距主要來自 harness 與版本不同，不能直接比。

06B文章目錄：本站深度解讀

以下 6 篇均爲本站原創改寫與再整理的深度文章——重新組織結構、補充結論與選型建議，事實與數據與原始測評覈對一致。點擊任意一篇在本站內閱讀，文末附原始出處。

06C基準測試：官方 31 項 + 獨立測量（暫無）

官方給了 31 項，分代碼 Agent、通用 Agent、視覺三類，數據很全；但全部是廠商自測，對手分數一半是公開報告、一半是美團自跑。讀分數前先看條件，再看獨立測量怎麼說——目前是「沒有」。

測試（官方表，廠商自測）2.52.0同價對照：DeepSeek V4.1 Flash
Terminal-Bench 2.188.470.890.6
Terminal-Bench 4.038.53.031.2
DeepSWE v1.164.69.774.2
BrowseComp91.9—91.5
3DCodeBench Text→3D55.4——
PaperBench82.1——
VideoMME85.2——
HLE（with tools）63.1——
JobBench65.4——
MCP Atlas83.1—84.4
AutomationBench51.815.854.8
NL2Repo60.5—65.4
ProgramBench25.52.520.3
Agents' Last Exam v1.138.5——
ResearchRubrics81.0——

獨立測量與第三方數據

測量來源2.5 成績對照
AA 智能指數Artificial Analysis未收錄（截至 11 月 13 日）AA 榜單上只有 2.0 與 Flash Lite
ArtificialWatch 報告ArtificialWatch，11 月 13 日 08:59 UTC"not rated yet"—
TokenDyno 實時測速TokenDyno（OpenCode Go，n=4）約 51.8 tok/s，TTFT 約 2.8 秒—
OpenVibeEval 排名OpenVibeEval 排行榜2.5 Preview 第 40 名預覽版，非 GA 版
社區自測 TB 2.1單人開發者，預覽版，不同 harness約 48.7% pass@1官方自報 88.4——不可直接比
讀分數前先看口徑：官方 31 項全部在思考開啓、溫度 1.0、top_p 0.95 下測得；Terminal-Bench 用 Claude Code v2.1.280（最大序列 512K），DeepSWE 用 mini-swe-agent（1M 上下文）。對手分數帶 * 的來自公開報告或排行榜、不帶 * 的爲美團自跑，美團自己標註「僅供參考」。警示：AA 曾測得 2.0 的 TB 2.1 爲 50.2%，比美團表內 70.8 低 20 分——harness 不同，分數能差出一個量級，2.5 的 88.4 在獨立復現前請按「廠商口徑」看待。另注意：官方頭圖對照集不含 Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、Kimi K3.1 Pro，社區對此有批評。

完整盤點見本站基準測試專文 →

LongCat 2.5 official benchmark scores BrowseComp 91.9 Terminal-Bench 2.1 88.4 VideoMME 85.2 MCP Atlas 83.1 ResearchRubrics 81.0 DeepSWE v1.1 64.6 Terminal-Bench 4.0 38.5
官方基準分（百分制；各爲不同測試，不可直接橫向對比）
美团官方 LongCat 2.5 基准仪表盘图：与 GPT-5.5、GPT-5.6-Sol、Claude-Opus-4.8、Claude-Opus-5 的代码、通用与视觉基准对比
美團官方基準儀表盤圖。來源：美團官方技術博客

07對比

vs LongCat 2.0（前代）

維度LongCat 2.5LongCat 2.0
發佈2026-11-02 GA2026-06-30 GA
參數1.6T 總 / 約 48B 激活同款底座（2.5 與 2.0 共享底座）
輸入文本、圖像、視頻純文本
權重MIT，已發佈（11 月 4 日）MIT，已發佈
Terminal-Bench 2.188.470.8（AA 實測 50.2）
Terminal-Bench 4.038.53.0
DeepSWE v1.164.69.7
AutomationBench51.815.8
ProgramBench25.52.5
價格$0.30 / $1.20（限時價）$0.75 / $2.95（舊目錄價）

2.5 的躍升主要來自視覺與 Agent 訓練，而非參數規模——底座相同，Terminal-Bench 4.0 從 3.0 漲到 38.5、DeepSWE 從 9.7 漲到 64.6。價格反而降了：限時價只有 2.0 目錄價的約四成。

vs 同價與同檔對手（2026-11-13 口徑）

模型發佈AA 指數API 價格 $/百萬（入/出）權重
美團 LongCat 2.511 月 2 日未收錄0.30 / 1.20（限時價）MIT，已發佈
DeepSeek V4.1 Flash9 月 10 日32.60.30 / 1.20（高峯）；0.15 / 0.60（非高峯）MIT，已發佈
Kimi K3.1 Pro10 月 23 日462.00 / 10.00已發佈（11 月 4 日，自定義許可）
騰訊 Hy411 月 4 日350.83 / 2.50（5 折：0.42 / 1.25）待發布
Inkling 2 Small11 月 5 日310.30 / 1.00Apache 2.0，已發佈
誠實提示：各家自報分數的版本與 harness 不同，不可直接比——DeepSWE 在三家表裏分別是 64.6（LongCat）、77.0（DeepSeek）、75.5（Kimi），測的不是同一個版本。LongCat 的 AA 指數是「未收錄」不是「低分」，不要把它當 0 分比。價格上 LongCat 與 DeepSeek 高峯價相同、與 Inkling 接近，Kimi 貴約 7–8 倍。

讀深度對比：LongCat 2.5 vs DeepSeek 與 Kimi →

08還缺什麼（截至 11 月 13 日）

  • Artificial Analysis 獨立評分（截至 11 月 13 日未收錄；無任何第三方跑分復現）
  • 數據政策：prompt 是否保留、是否用於訓練，FAQ 未說明
  • 限時折扣的截止日期與折扣後的目錄價
  • Token Pack 的規格與價格（登錄後可見，未公開）
  • 速率限制（RPM/TPM，未公佈）
  • vLLM 支持與自託管的 VRAM 指引（README 只給 NPU + SGLang-FluentLLM）
  • 知識截止日期（未見官方公佈）
  • 2.0 / 2.5-Preview 的帶日期下線公告（已從模型列表消失，無正式公告）
  • 1M 上下文的獨立長上下文評測（config 基數 512K + YaRN 的實際表現無驗證）
  • 最大輸出 128K vs 262,144 的文檔口徑統一

09謠言覈查

LongCat 2.5 的混淆主要來自時間差——11 月 1–3 日的報道在 11 月 4 日權重發布後大半過時，以及幾個被傳錯的數字，逐條澄清如下。

不成立 「440B 激活參數」

發佈日部分社區帖稱 440B 激活——錯。官方爲約 48B 激活（config.json：768 路由專家，top-12 路由），440B 沒有任何官方來源。

已澄清 「權重 coming soon，只能走 API」

11 月 1–3 日的報道（包括 11 月 4 日更新的 toolpilotpro 橫評）都這麼說，但 11 月 4 日兩個倉庫已上架 Hugging Face：全量 3,317.3 GB 與 W4A4 1,244.3 GB，MIT 協議。本站經 HF API 覈實建倉時間與協議。

不成立 「$0.30/$1.20 就是永久價」

官方定價頁明確標註限時折扣（limited-time discount），無截止日期、無目錄價，並稱「價格可能變動」。2.0 的舊目錄價是 $0.75/$2.95——2.5 若移到該價，輸出約漲 2.5 倍（推測，美團未表態）。

部分成立 「Terminal-Bench 2.1 只有 48.7%」

48.7% 是單人開發者對預覽版的自測（不同 harness），不是 2.5 GA 的分數；官方自報 88.4 同樣是廠商口徑。兩個數字測的不是同一個東西，在獨立復現出現之前，88.4 與 48.7 都不能當作 GA 版的定論。

部分成立 「1M 上下文」

API 口徑確爲 1,048,576（輸入 + 輸出合計），但 config 基數是 524,288，經 YaRN 擴展到 1M。2.0 曾有「宣傳 1M、配置上限 256K」的前科（eesel），2.5 的 1M 實際表現尚無獨立長上下文評測驗證。

已澄清 「到底是 11 月 1 日還是 11 月 2 日發佈？」

技術博客 11 月 1 日官宣，API 平臺 11 月 2 日 GA 上線。本站以 11 月 2 日爲發佈日：那是它實際可用的第一天；預覽版則是 9 月 25 日。

10FAQ

LongCat 2.5 什麼時候發佈的？

2026 年 11 月 1 日技術博客官宣，11 月 2 日在 LongCat API Platform GA 上線；預覽版 9 月 25 日發佈。本站以 11 月 2 日爲發佈日。時間線見本頁第 02 節。

LongCat 2.5 的權重在哪裏下載？

Hugging Face 組織 meituan-longcat 下的兩個倉庫：LongCat-2.5（全量 3,317.3 GB，210 個分片）與 LongCat-2.5-W4A4（1,244.3 GB，208 個分片），均爲 MIT 協議，2026 年 11 月 4 日上架；ModelScope 亦有鏡像。詳見本站權重狀態專文。

LongCat 2.5 是開源的嗎？

是。權重 2026 年 11 月 4 日以 MIT 協議發佈，可商用、可修改、可再分發；前代 2.0 同爲 MIT。注意 11 月初的不少報道仍稱權重 "coming soon"，已經過時。

LongCat 2.5 價格是多少？

限時價：輸入 $0.30 / 緩存輸入 $0.006 / 輸出 $1.20（每百萬 tokens；人民幣 ¥2 / ¥0.04 / ¥8）。折扣無截止日期、無目錄價，官方稱「價格可能變動」。僅 HTTP 200 請求計費，預付餘額永不過期。詳見本站價格指南。

LongCat 2.5 怎麼用？有哪些渠道？

官方聊天應用 longcat.ai/chat、LongCat API Platform（模型 ID LongCat-2.5）、Vercel AI Gateway、AnyRouter；免費路線有 OpenCode Zen（longcat-2.5-free）與 Nous Portal 免費端點。注意：不在 OpenRouter。本地部署可用已發佈的 MIT 權重，但 README 只指引 NPU + SGLang-FluentLLM。

LongCat 2.5 的 AA 指數是多少？

截至 11 月 13 日，Artificial Analysis 尚未收錄 LongCat 2.5，沒有獨立評分；AA 榜單上只有 2.0 與 Flash Lite。ArtificialWatch 11 月 13 日的報告同樣寫 "not rated yet"。本站會持續跟蹤。

Terminal-Bench 2.1 的 88.4 分可信嗎？

88.4 是美團官方自報（Claude Code v2.1.280 harness，最大序列 512K），在獨立復現前應按「廠商口徑」看待。警示：AA 曾測得 2.0 的 TB 2.1 爲 50.2%，比美團表內 70.8 低 20 分；社區單人自測預覽版 2.5 約 48.7%（不同 harness，僅作參考）。

LongCat 2.5 和 2.0 有什麼區別？

兩者共享底座，2.5 新增原生視覺（圖像 + 視頻輸入）與長程 Agent 訓練：Terminal-Bench 4.0 從 3.0 升至 38.5，DeepSWE 從 9.7 升至 64.6，AutomationBench 從 15.8 升至 51.8。價格反而降了：2.5 限時價 $0.30/$1.20，約爲 2.0 舊目錄價 $0.75/$2.95 的四成。

LongCat 2.5 和 DeepSeek V4.1 Flash 比怎麼樣？

兩者限時價/高峯價完全相同（$0.30/$1.20），但 DeepSeek 非高峯半價，月度賬單更便宜；基準上 DeepSeek 領先多數編碼行（DeepSWE 74.2 對 64.6、TB 2.1 90.6 對 88.4），LongCat 領先 TB 4.0（38.5 對 31.2）、BrowseComp（91.9 對 91.5）與 ProgramBench（25.5 對 20.3）。兩者權重均爲 MIT。詳見本站三方橫評。

LongCat 2.5 支持視覺和視頻嗎？

支持。輸入可含圖像（PNG/JPG/JPEG/WebP/GIF，≤10MB，≤50/請求）與視頻（≤100MB，<3600 秒，≤10/請求，僅公開 URL）；不支持 SVG/HEIC，長寬比 >200:1 報錯。視覺爲原生多層離散 token，無獨立視覺編碼器；輸出仍爲純文本。視頻理解隨 11 月 2 日 GA 加入，預覽版沒有。

最大輸出到底是 128K 還是 262K？

官方文檔口徑不一：Quick Start、FAQ 與美團 Claude Code 配置稱 131,072（128K），Model Parameters 頁稱 max_tokens 可至 262,144。本站與 eesel 的建議一致：按 128K 規劃，262K 未經證實。

LongCat 2.5 的上下文窗口多大？

API 口徑 1,048,576 tokens（輸入 + 輸出合計）。權重倉庫 config 的基數是 524,288，經 YaRN rope scaling 擴展到 1M；實際長上下文表現尚無獨立評測驗證。

11來源

本頁事實均來自以下公開來源（覈查於 2026 年 11 月 13 日）。

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