Meituan sort LongCat-2.5 de la préversion, un modèle multimodal de 1 600 milliards de paramètres pour les agents

L'équipe LongCat de Meituan a publié la version complète de LongCat-2.5, un modèle multimodal conçu pour des agents IA chargés de tâches longues, comme des projets logiciels entiers. Le billet de lancement est daté du 1er novembre et la sortie a été largement relayée le 2 novembre. Le modèle n'est pas totalement inédit : une préversion, LongCat-2.5-Preview, était disponible sur la plateforme API de Meituan depuis le 25 septembre, avec la même taille affichée. La nouveauté tient à l'abandon de la mention « Preview » et à la publication par Meituan de ses propres comparaisons chiffrées.

Ce que propose Meituan

Selon TechNode, LongCat-2.5 totalise environ 1 600 milliards de paramètres, dont quelque 48 milliards sont activés pour chaque jeton, et traite images et texte dans un même cadre de jetons. Meituan le destine au codage visuel, à la création graphique et aux tâches en 3D, en plus de la programmation classique. L'entreprise explique l'avoir entraîné sur des séquences de tâches plus longues par apprentissage par renforcement à grande échelle, et avoir transformé les échecs d'agents réels en tâches d'entraînement reproductibles.

Le modèle est accessible dans le service de chat de Meituan et par API. La documentation de l'API ne mentionne plus que LongCat-2.5, avec une fenêtre de contexte d'un million de jetons, jusqu'à 128 000 jetons en sortie et deux points d'accès, l'un au format OpenAI, l'autre au format Anthropic, ce qui facilite son branchement sur des agents de programmation existants. Le tarif et une éventuelle offre gratuite pour la version finale n'ont pas pu être confirmés.

Résultats de tests et matériel

FourWeekMBA, qui a consulté le billet de lancement, indique que le tableau de Meituan place LongCat-2.5 près de GPT-5.6-Sol et de Claude Opus 5 sur plusieurs tests d'agents, par exemple 88,4 sur Terminal Bench v2.1 contre 89,1 pour Claude Opus 5, mais nettement derrière sur d'autres, avec 38,5 sur Terminal Bench v4.0 contre 53,9. Meituan qualifie certains chiffres concurrents de simplement indicatifs, et aucune évaluation indépendante n'a été publiée.

Le billet affirme aussi que Meituan a optimisé l'entraînement en contexte long et l'inférence en 4 bits sur des accélérateurs IA chinois, sans nommer le fournisseur des puces. C'est la continuité de LongCat-2.0, que l'entreprise a publié en open source fin juin en assurant l'avoir entraîné sur des puces nationales.

Ce qui manque encore

Contrairement à LongCat-2.0, le nouveau modèle n'a pas encore de poids publics : les versions GitHub et Hugging Face sont annoncées « bientôt », sans date ni licence précisée. D'ici là, LongCat-2.5 reste de fait un produit accessible par API, et ses performances reposent sur les seuls tests de Meituan.