美团 LongCat 团队开源 LongCat-2.5 原生多模态大模型，总参数规模 1.6 万亿，采用稀疏动态激活架构，在 OpenCode 平台累计 Token 用量突破 1090 亿，独立开发者用户接近 4700 人，完成会话量约 5 万次，并且在 AutomationBench、BrowseComp 等四项智能体基准测试中拿到第一名，对标 Claude Opus、GPT 系列、GLM、Kimi 等主流模型。这款模型延续 LongCat 系列的定位，主打 Agentic 智能体、代码开发、长上下文任务，原生支持百万级 Token 上下文，训练全程基于国产算力集群完成，同时使用宽松 MIT 开源协议，开发者可以直接商用推理部署、二次训练，不需要额外授权。很多万亿级大模型选择闭源或者严格限制商用，美团这次开源，给做智能体开发、自动化工程、代码项目的开发者提供了一个高规格、可商用的国产大模型底座。整套落地流程是开发者先从 HuggingFace、魔搭、GitHub 拉取模型权重，适配国产算力或者主流 GPU，配置推理框架，之后做微调、业务对齐，再上线智能体、自动化开发场景。LongCat-2.5 的开源，也进一步验证国产算力集群训练万亿参数大模型的可行性，补齐国内多模态智能体大模型的开源供给。
一、LongCat-2.5 核心参数与能力清单
- 总参数：1.6 万亿，稀疏动态激活，平均激活参数约 480 亿
- 上下文窗口：原生支持 1M Token 超长上下文
- 模型类型：原生多模态，兼顾文本、视觉、智能体编程任务
- 开源协议：MIT 协议，支持商用推理、二次微调训练
- 训练底座：五万卡国产算力集群全流程训练
- 评测亮点：四项智能体基准测试第一，擅长网页自动化、工具调用、3D 代码生成、复杂工程任务
- 平台数据：OpenCode 累计 Token 用量约 1090 亿，开放限时免费调用两周
二、四项登顶测试的场景说明
- BrowseComp：网页智能体搜索交互任务，模型自主浏览、抓取、整理网页信息
- AutomationBench：自动化流程执行，模拟复杂办公、网页操作任务
- 3DCodeBench 文本转三维生成：根据文本描述输出 3D 相关代码与内容
- 另一项复杂智能体工具交互基准，重点考核多工具串联、长链路任务规划
对比池包含 Claude Opus 5、GPT-5.6-Sol、GLM-5.3、Kimi K3、DeepSeek-V4.1-Flash 等 9 款主流闭源、开源模型，在智能体赛道优势突出。
三、LongCat-2.5 部署使用流程
- 资源评估：确认算力卡、显存、带宽，该模型为稀疏架构，对部署方案有专门优化
- 获取权重：在 GitHub、HuggingFace、ModelScope 魔搭社区下载 LongCat-2.5 权重
- 推理适配：使用美团配套开放的国产卡推理代码，适配国产算力或通用 GPU
- 场景调试：搭建智能体框架、工具调用插件，对接搜索、代码沙箱等工具
- 微调迭代：基于自有行业数据做 SFT 微调，适配垂直业务
- 上线验证：压测、长上下文稳定性测试，正式对外提供服务
【常见问题】
问题 1：美团 1.6 万亿参数大模型开源！累计 Token 用量破千亿，四项测试位列第一，LongCat-2.5 的 1.6 万亿参数是全部激活吗？
回答 1：美团 1.6 万亿参数大模型开源！累计 Token 用量破千亿，四项测试位列第一，不是全部激活，LongCat 采用稀疏架构，总参数 1.6 万亿，推理时平均激活约 480 亿参数，降低推理显存开销。
问题 2：美团 1.6 万亿参数大模型开源！累计 Token 用量破千亿，四项测试位列第一，MIT 协议意味着企业可以直接拿来做产品商用吗？
回答 2：美团 1.6 万亿参数大模型开源！累计 Token 用量破千亿，四项测试位列第一，按照 MIT 协议，允许商用推理、二次训练，不需要单独申请授权，但开发者需要自行承担模型输出合规、业务风险。
问题 3：美团 1.6 万亿参数大模型开源！累计 Token 用量破千亿，四项测试位列第一，LongCat-2.5 和更早的 LongCat-2.0 差别在哪？
回答 3：美团 1.6 万亿参数大模型开源！累计 Token 用量破千亿，四项测试位列第一，LongCat-2.0 侧重代码智能体；LongCat-2.5 升级为原生多模态，强化视觉理解，同时在多项智能体评测拿到第一，能力覆盖更广。
【参考资料】
[2026-11-10]（美团 LongCat-2.5 正式开源）美团技术团队
[2026-11-10]（美团 1.6 万亿参数大模型开源！累计 Token 用量破千亿，四项测试位列第一）智东西
[2026-11-03]（美团发布 LongCat-2.5 大模型，1.6 万亿参数领跑全球智能体任务评测）中关村在线
【免责声明】
以上内容仅为 AI 行业资讯解读，不构成模型采购、微调、商用落地建议。LongCat-2.5 的评测结果基于指定基准测试集，不同测试集、业务场景下模型表现存在差异；MIT 协议的使用边界、算力部署成本、内容合规风险，需要开发者自行评估；模型权重、配套代码、评测指标以美团 LongCat 官方仓库与技术公告为准。