11월 3일 소식에 따르면, 메이투안이 장기 지능형 에이전트 작업을 위한 새로운 세대의 네이티브 멀티모달 대형 모델인 LongCat-2.5를 정식 출시했습니다. LongCat-2.0을 기반으로 한 중대한 업그레이드 버전으로서, 이 모델은 네이티브 시각 이해와 에이전트 프로그래밍 능력에서 전면적인 업그레이드를 이루었으며, 여러 권위 있는 테스트에서 해외 최상위 대형 모델들과 경쟁하여 여러 지표에서 1위를 달성했습니다.
핵심 아키텍처와 파라미터 규모: 1.6조 총 파라미터로 엔드투엔드 엔지니어링 능력 강화
기반 아키텍처 설계에서 LongCat-2.5는 방대한 파라미터 체계를 채택했으며, 총 파라미터 수는 1.6조에 달합니다. Token 추론 시에는 약 480억 개의 파라미터를 활성화하여 강력한 추론 연산 능력을 확보하는 동시에 운영 효율성도 고려했습니다.
모델이 복잡한 작업에 대응할 수 있는 강력한 실력을 부여하기 위해, 메이투안 팀은 장기 시퀀스 학습에 더욱 풍부한 장기 궤적 데이터를 도입했고, 대규모 장기 강화학습 훈련을 통해 복잡한 코드베이스 개발 및 완전한 프로젝트 구축 등의 작업에서 모델의 엔드투엔드 엔지니어링 능력을 크게 향상시켰습니다. 동시에 이 모델은 혁신적으로 시각 신호를 다계층 이산 Token으로 표현하여, 메인 모델이 통일된 Token 형태로 시각 입력과 텍스트 입력을 원활하게 처리할 수 있게 했습니다. 이러한 '네이티브 시각 이해'와 '에이전트 프로그래밍'의 깊은 융합은 모델이 Visual Coding 작업에서 뛰어난 성과를 내게 했을 뿐만 아니라, 창의적 디자인 및 3D 등 복잡한 상호작용 작업에도 견실한 기술적 지원을 제공했습니다.
기반 학습을 지원하는 연산 기반에서는, 해당 시스템이 국산 연산 환경에 맞춰 심층적으로 최적화되었으며, 장기 컨텍스트 학습과 W4A4 추론의 기술적 병목을 해독하는 데 중점을 두었습니다. 정밀한 학습-추론 수치 일관성 조정과 장기 컨텍스트 rollout 최적화를 통해, 대규모 장기 강화학습의 고효율 운영을 전면적으로 지원했습니다.
권위 있는 벤치마크 평가: 웹 자동화 및 3D 생성 등 작업에서 돋보이는 성과
모델의 종합 성능을 전면적으로 검증하기 위해, 이번 평가는 코드, 범용 작업, 시각 Agent의 3대 주류 카테고리를 포괄하며 총 9개의 서로 다른 평가 벤치마크를 포함했습니다. Claude-Opus-5, GPT-5.6-Sol, GPT-5.5, Claude-Opus-4.8 등 다수의 해외 인기 최상위 대형 모델들과의 경쟁에서 LongCat-2.5는 여러 세부 랭킹에서 놀라운 성과를 보였습니다:
AutomationBench(자동화 벤치마크) 테스트에서 LongCat-2.5는 51.8점을 획득하며 같은 트랙의 Claude-Opus-5(50.3점)를 성공적으로 앞섰습니다.
BrowseComp(웹 브라우징) 벤치마크 테스트에서 이 모델은 91.9점의 높은 점수로 수위를 굳게 지켰습니다.
3DCodeBench(텍스트 to 3D 프로젝트) 테스트에서 해당 모델은 55.4점을 획득하며 동종 경쟁 제품에 대한 근소한 리드를 실현했습니다.
전체 평가 결과를 보면, LongCat-2.5는 웹 브라우징, 자동화 조작 및 3D 생성 등 Agent 작업에서 매우 강한 지배력을 보여주었고, 코드 작성 및 터미널 명령 등 전통적인 작업 카테고리에서는 해외 상위 대형 모델과 여전히 미세한 격차가 존재하지만, 이미 글로벌 최상위 그룹에 확실히 자리 잡았습니다.
LongCat-2.5의 정식 공개와 함께, 메이투안은 기반 대형 모델과 구현(Embodied) 체계에서의 깊은 기술 축적을 외부에 보여주었을 뿐만 아니라, 국산 Agent 대형 모델이 글로벌 최상위 제품과 정면으로 경쟁할 만한 실력을 완전히 갖추고 있음을 추가로 증명했습니다. 현재 공식 측은 온라인 체험과 API 연동 채널을 정식으로 개방하여, 많은 개발자와 산업 사용자가 심층적으로 사용해 볼 수 있도록 했습니다.