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LongCat-2.5 為 Agent 任務打造的原生多模態

1.6 兆參數 MoE 結合視覺理解與長程強化學習

sourcehttps://longcat.ai/blog/longcat-2.5/

Lead: LongCat-2.5 是 1.6 兆參數的原生多模態 MoE 模型。每 token 啟用約 480 億參數，主打長程程式開發與視覺程式設計。

A

核心結論

一句話定位

LongCat-2.5 把原生視覺理解裝進 MoE 主幹。長程強化學習讓它能獨立完成複雜程式專案。

B

關鍵數字

總參數: 1.6 兆
每 token 啟用: 約 480 億
前代: LongCat-2.0
發布日: 2026 年 11 月 1 日
推論基準: Terminal Bench v2.1 得 88.4 分
視覺基準: Vision2Web 得 78.6 分

C

視覺建模

視覺訊號切成多層離散 token，主幹統一處理圖文。
原生解析度編碼，搭配殘差向量量化，保留細節。
視覺 token 離線預先算好，訓練時直接讀取。
小模型驗證顯示圖文嵌入交織，共享語義空間。

D

長程 RL 管線

E

評測亮點

基準測試	LongCat-2.5	最強對手
Terminal Bench v2.1	88.4	90.6
PaperBench	82.1	83.3
BrowseComp	91.9	91.5
Vision2Web	78.6	80.2
JobBench	65.4	66.7

F

HN 討論焦點

主題	論點	代表留言
對照版本過時	只比舊版模型，有挑軟柿子之嫌	應說明選版本理由，不然像在藏拙
本地運行無望	1.6 兆參數不可能在家跑	DeepSeek 4.1 更小更省，家用選它
試用體驗落差	定價與速度是關鍵，官網流程糟	200k 上下文 5 分鐘灌滿，速度很快

G

出處與缺口

原文見 LongCat 官方部落格，評測表對手分數多引自公開報告。
展示區 8 個案例多為影片，本頁只收錄文字要點。
HN 主串共 22 則留言，頂層 8 則，全數已讀。

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title: LongCat-2.5 為 Agent 任務打造的原生多模態
subtitle: 1.6 兆參數 MoE 結合視覺理解與長程強化學習
lang: zh-Hant
source: https://longcat.ai/blog/longcat-2.5/
---
Lead: LongCat-2.5 是 1.6 兆參數的原生多模態 MoE 模型。每 token 啟用約 480 億參數，主打長程程式開發與視覺程式設計。

## A 核心結論
```callout ok 一句話定位
LongCat-2.5 把原生視覺理解裝進 MoE 主幹。長程強化學習讓它能獨立完成複雜程式專案。
```

## B 關鍵數字
```kv cols=2
總參數: 1.6 兆
每 token 啟用: 約 480 億
前代: LongCat-2.0
發布日: 2026 年 11 月 1 日
* 推論基準: Terminal Bench v2.1 得 88.4 分
* 視覺基準: Vision2Web 得 78.6 分
```

## C 視覺建模
- 視覺訊號切成多層離散 token，主幹統一處理圖文。
- 原生解析度編碼，搭配殘差向量量化，保留細節。
- 視覺 token 離線預先算好，訓練時直接讀取。
- 小模型驗證顯示圖文嵌入交織，共享語義空間。

## D 長程 RL 管線
```flow
合成任務 -> 驗證環境: F2P 與 P2P 測試
驗證環境 -> 非同步訓練: 部分展開加過採樣
非同步訓練 -> 混合訓練: 跨任務跨支架泛化
```

## E 評測亮點
| 基準測試 | LongCat-2.5 | 最強對手 |
| --- | --- | --- |
| Terminal Bench v2.1 | 88.4 | 90.6 |
| PaperBench | 82.1 | 83.3 |
| BrowseComp | 91.9 | 91.5 |
| Vision2Web | 78.6 | 80.2 |
| JobBench | 65.4 | 66.7 |

## F HN 討論焦點
| 主題 | 論點 | 代表留言 |
| --- | --- | --- |
| 對照版本過時 | 只比舊版模型，有挑軟柿子之嫌 | 應說明選版本理由，不然像在藏拙 |
| 本地運行無望 | 1.6 兆參數不可能在家跑 | DeepSeek 4.1 更小更省，家用選它 |
| 試用體驗落差 | 定價與速度是關鍵，官網流程糟 | 200k 上下文 5 分鐘灌滿，速度很快 |

## G 出處與缺口
- 原文見 LongCat 官方部落格，評測表對手分數多引自公開報告。
- 展示區 8 個案例多為影片，本頁只收錄文字要點。
- HN 主串共 22 則留言，頂層 8 則，全數已讀。