Meituan lance LongCat-2.5, un modèle multimodal de 1 600 milliards de paramètres pour les agents de code
Meituan a publié LongCat-2.5, un modèle à mélange d'experts de 1 600 milliards de paramètres (environ 48 milliards actifs) conçu pour les agents de code et la programmation à partir d'images, entraîné entièrement sur des puces chinoises. Il est accessible par API à 0,30 $ le million de jetons en entrée et 1,20 $ en sortie (tarif promotionnel), sans poids ouverts annoncés pour l'instant.
Le géant chinois de la livraison Meituan a lancé LongCat-2.5, son nouveau grand modèle. C’est un modèle à mélange d’experts de 1 600 milliards de paramètres, dont environ 48 milliards travaillent pour chaque jeton. Il est conçu pour les agents de code qui mènent seuls de longues tâches et pour la programmation à partir d’images. Meituan souligne qu’il a été entraîné entièrement sur des puces chinoises. Le modèle est disponible sur longcat.ai et par API, à un tarif promotionnel de 0,30 $ par million de jetons en entrée et 1,20 $ en sortie. Aucune publication des poids n’est annoncée pour l’instant.
Ce qui change par rapport à la préversion
LongCat-2.5 est la version finale de LongCat-2.5-Preview, mise en ligne le 25 septembre. Le blog de l’équipe est daté du 1er novembre et le journal des versions de l’API du 2 novembre. Le modèle reprend la base de LongCat-2.0, sorti en juin, avec deux axes de travail.
Le premier est la vision native. Les images sont découpées en jetons discrets, comme des mots, et traitées par le même modèle que le texte, sans module de vision à part. Meituan s’en sert pour la « programmation visuelle » : reproduire une page web à partir d’une maquette, générer des pages interactives en 3D ou des visualisations.
Le second est le travail d’agent sur la durée. L’équipe a entraîné le modèle par renforcement sur des tâches tirées de demandes de modification (pull requests) GitHub, vérifiées par des tests. Elle dit aussi transformer les échecs réels de ses agents en nouveaux exercices. Pour limiter la triche, l’accès réseau est coupé pendant ces tâches et l’historique git est supprimé. Le journal des versions annonce la compatibilité avec Claude Code, Codex et Hermes.
Des scores proches de Claude Opus 5, selon Meituan
Le blog publie un tableau d’une trentaine de tests. Selon ces chiffres, LongCat-2.5 obtient 88,4 sur Terminal Bench v2.1, contre 89,1 pour Claude Opus 5, et 91,9 sur BrowseComp, contre 90,8. Il reste nettement derrière sur la version 4.0 de Terminal Bench, avec 38,5 contre 53,9. Le communiqué de Meituan résume que ses résultats se situent entre Claude Opus 4.8 et Claude Opus 5, et dépassent Opus 5 sur une partie des tests. Sur plusieurs épreuves de code, DeepSeek-V4.1-Flash fait mieux, par exemple 90,6 sur Terminal Bench v2.1 et 74,2 sur DeepSWE, contre 64,6 pour LongCat-2.5.
L’argument des puces chinoises
Meituan insiste sur le volet matériel. Ses puces ont moins de 80 Go de mémoire chacune, ce qui a demandé de réorganiser la répartition du calcul. Selon le blog, le débit d’entraînement par puce a progressé de 86 % sur les tâches longues. Pour servir le modèle, poids et activations des experts sont quantifiés sur 4 bits. D’après les tests de charge publiés, cela donne environ 43 % de débit en plus qu’avec la version 8 bits.
Notre lecture
LongCat-2.5 confirme que les grands groupes chinois hors des laboratoires d’IA classiques, ici un spécialiste de la livraison de repas, savent produire un modèle d’agent de premier plan sans puces américaines. C’est l’information la plus marquante, au-delà des scores. Ceux-ci restent à relativiser : ils sont publiés par Meituan, une partie des résultats concurrents a été mesurée en interne, et la comparaison s’arrête à Claude Opus 5 et GPT-5.6 Sol, alors que des modèles plus récents sont déjà en service. Le prix d’appel est agressif, mais il est présenté comme temporaire. Pour les développeurs, il manque encore des poids ouverts, que Meituan avait publiés pour plusieurs modèles LongCat précédents : sans eux, impossible de faire tourner le modèle chez soi ou de vérifier ses scores de façon indépendante.
Sources
- LongCat (Meituan) — Introducing LongCat-2.5 Source primaire
- LongCat API Docs — journal des versions (版本 2026-11-02) Source primaire
- LongCat API Docs — tarifs de LongCat-2.5 Source primaire
- Meituan — 美团发布LongCat-2.5大模型（communiqué repris de l'Economic Observer） Source primaire
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