এআই8 মিনিট পাঠলিখেছেন JH Akash
লংক্যাট 2.5 ব্যাখ্যা: মেইটুয়ানের 1.6 টি মাল্টিমোডাল কোডিং মডেল
মেইটুয়ানের লংক্যাট 2.5 লাইভ হয়েছে নভেম্বর 2, 2026: 1.6T প্যারামিটার, 1M প্রসঙ্গ, নেটিভ ইমেজ এবং ভিডিও ইনপুট, প্রতি মিলিয়ন টোকেনে $ 0.30 / $ 1.20 এ। আপনার স্যুইচ করার আগে বেঞ্চমার্ক, মূল্য এবং ক্যাচগুলি জানতে হবে।
মেইটুয়ানের লংক্যাট টিম 2 নভেম্বর, 2026 এ লংক্যাট 2.5 প্রেরণ করেছিল এবং পিচটি বোঝা সহজ: এমন একটি মডেল যা পাঠ্য, চিত্র এবং ভিডিও পড়তে পারে, দীর্ঘ কোডিং-এজেন্টের কাজ চালাতে পারে এবং প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনে $ 0.30 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনে $ 1.20 এ এটি করতে পারে। সেই পিচের নীচের সংখ্যাগুলি শিরোনামের চেয়ে আরও আকর্ষণীয়। লংক্যাট 2.5 লংক্যাট 2.0 এর চেয়ে একটি বড় লাফ, এটি দামের উপর DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশের সাথে মেলে এবং এর নিজস্ব বেঞ্চমার্ক টেবিল দেখায় যেখানে একটি সস্তা প্রতিদ্বন্দ্বী এখনও খাঁটি কোডিংয়ে নেতৃত্ব দেয়।
এটি কোনও নতুন, বড় মডেল নয়। লংক্যাট 2.5 লংক্যাট 2.0 এর উপর নির্মিত হয়, একটি 1.6 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার মিশ্রণ-বিশেষজ্ঞদের মডেল যা প্রতি টোকেনে প্রায় 48 বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় রয়েছে। পরিবর্তনটি হ'ল মডেলটি কী দেখতে পারে এবং এটি কতটা এজেন্ট প্রশিক্ষণ পেয়েছে। এই পোস্টের সমস্ত বেঞ্চমার্ক স্কোর মেইটুয়ান দ্বারা বিক্রেতা-রিপোর্ট করা হয় যদি না অন্যথায় বলা হয়, এবং লেখার সময় কোনও স্বতন্ত্র লিডারবোর্ড লংক্যাট 2.5 স্কোর করেনি।
দ্রুত রায়
| আইটেম | লংক্যাট 2.5 |
|---|---|
| মুক্তি | নভেম্বর 2, 2026, লংক্যাট এপিআই প্ল্যাটফর্মে সাধারণ প্রাপ্যতা |
| আকার | 1.6 ট্রিলিয়ন মোট প্যারামিটার, প্রতি টোকেনে প্রায় 48 বিলিয়ন সক্রিয় |
| ইনপুট | পাঠ্য, চিত্র এবং ভিডিও। আউটপুট কেবল পাঠ্য |
| প্রসঙ্গ | 1 মিলিয়ন টোকেন। সর্বোচ্চ আউটপুটের প্রায় 128,000 টোকেন পরিকল্পনা করুন |
| দাম | প্রতি মিলিয়ন আনক্যাশেড ইনপুট টোকেনে $ 0.30, প্রতি মিলিয়ন ক্যাশেড ইনপুট টোকেনে $ 0.006, প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনে $ 1.20, সমস্ত সীমিত সময়ের ছাড় লেবেল করা হয়েছে |
| ওজন | প্রকাশিত হয়নি। গিটহাব এবং Hugging Face "শীঘ্রই আসছে" হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছে |
| এর জন্য সেরা | বাজেট কোডিং এজেন্ট যাদের স্ক্রিনশট বা স্ক্রিন রেকর্ডিং পড়া দরকার |
| নজর রাখুন | কোনও তালিকার মূল্য নেই, কোনও প্রকাশিত ডেটা-ধারণ নীতি নেই এবং এখনও কোনও স্বাধীন স্কোর নেই |
লংক্যাট 2.0 থেকে কী পরিবর্তন হয়েছে
লংক্যাট 2.0 কেবল পাঠ্য এবং ওপেন ওয়েট ছিল, যা Hugging Face এর ওজন সহ একটি এমআইটি লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত হয়েছিল। লংক্যাট 2.5 একই 1.6T / 48B কঙ্কাল রাখে এবং নেটিভ ভিশন প্লাস লং-হরাইজন এজেন্ট প্রশিক্ষণ যুক্ত করে। পূর্বরূপটি 25 সেপ্টেম্বর, 2026 এ এসেছিল এবং সাধারণ প্রাপ্যতা 2 নভেম্বর, 2026 এ ভিডিও ইনপুট এবং কোডেক্স সমর্থন যুক্ত করে।
ভিশন হ'ল শিরোনামের বৈশিষ্ট্য। লংক্যাট 2.5 কোনও চিত্র এনকোডারকে পাঠ্য মডেলে বোল্ট করার পরিবর্তে শব্দের মতো একই স্ট্রিমে ছবিগুলিকে পৃথক টোকেনে পরিণত করে। বাস্তবে, এর অর্থ নেটিভ রেজোলিউশন: একটি লম্বা স্ক্রিনশট স্কোয়াশড থাম্বনেইলের পরিবর্তে আরও বেশি টোকেন হয়ে যায়। ডক্সগুলি প্রতিটি 10 এমবি পর্যন্ত প্রতি অনুরোধে 50 টি চিত্র এবং 100 এমবি পর্যন্ত এবং 3,600 সেকেন্ডের কম সময়ে 10 টি ভিডিও পর্যন্ত অনুমতি দেয়। চিত্র বা ভিডিওর জন্য কোনও পৃথক মূল্য রেখা নেই। আপনি যে টোকেনগুলিতে পরিণত হন তার জন্য অর্থ প্রদান করেন।
এজেন্টের দিকে, মেইটুয়ান ফিল্টারযুক্ত গিটহাব পুল অনুরোধ থেকে নির্মিত কাজগুলিতে বৃহত্তর আকারের দীর্ঘ-দিগন্ত শক্তিবৃদ্ধি শেখার বর্ণনা দেয়, পুনরাবৃত্তিমূলক যুক্তি এবং পুনরাবৃত্তি সরঞ্জাম কলগুলির জন্য জরিমানা সহ। এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ দীর্ঘ কাজগুলিতে লুপ করা প্রিভিউ ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে সবচেয়ে জোরালো অভিযোগ ছিল। সাধারণ প্রাপ্যতা ঠিক করা হয়েছে কিনা তা আপনার নিজের রেপোতে পরীক্ষা করার প্রথম জিনিস।
লংক্যাট 2.5 ক্লড কোড, কোডেক্স, ওপেনকোড, ক্লাইন, কিলো কোড এবং হার্মিস এজেন্টের গাইডগুলির সাথে এজেন্ট হার্নেস জুড়েও কাজ করে। এটি OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং Anthropic-সামঞ্জস্যপূর্ণ এন্ডপয়েন্টগুলি সমর্থন করে, তাই হার্নেসগুলি স্যুইচ করা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একটি বেস ইউআরএল এবং মডেল নাম পরিবর্তন: LongCat-2.5।
বেঞ্চমার্কস: একটি ক্যাচ সহ একটি সত্যিকারের লাফ
মেইটুয়ানের নিজস্ব টেবিলটি এজেন্ট টাস্কগুলিতে লংক্যাট 2.0 এর উপর একটি বড় লাফ দেখায়। এগুলি বিক্রেতা-রিপোর্ট করা স্কোর, চিন্তাভাবনা সক্ষম করে চালায়।
| বেঞ্চমার্ক | লংক্যাট 2.5 | লংক্যাট 2.0 | DeepSeek V4.1 Flash | কিমি কে 3 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| টার্মিনাল বেঞ্চ v2.1 | 88.4 | 70.8 | 90.6 | 88.3 | 89.1 |
| টার্মিনাল বেঞ্চ v4.0 | 38.5 | 3.0 | 31.2 | 12.6 | 53.9 |
| DeepSWE v1.1 | 64.6 | 9.7 | 74.2 | 67.5 | 68.8 |
| এনএল 2 রেপো | 60.5 | 40.9 | 65.4 | 58.0 | 75.3 |
| ব্রাউজ কম্প | 91.9 | 79.9 | 91.5 | 91.2 | 90.8 |
| MCP Atlas | 83.1 | 61.8 | 84.4 | 84.2 | 85.8 |
| 3 ডি ডি বেঞ্চ পাঠ্য থেকে 3 ডি | 55.4 | রিপোর্ট করা হয়নি | 53.4 | 49.3 | 54.3 |
| ভিশন 2 ওয়েব | 78.6 | রিপোর্ট করা হয়নি | রিপোর্ট করা হয়নি | 79.0 | 80.2 |
উত্স: মেইতুয়ান লংক্যাট 2.5 টেক ব্লগ মূল্যায়ন টেবিল। অন্যান্য মডেলগুলির জন্য স্কোরগুলি মেইতুয়ানের নিজস্ব রান এবং পাবলিক রিপোর্টের পরিসংখ্যানের মিশ্রণ, যা মেইতুয়ান বলেছেন যে কেবল নির্দেশক। বিভিন্ন বেঞ্চমার্ক বিভিন্ন জোতা ব্যবহার করে, তাই বেঞ্চমার্ক জুড়ে স্কোরগুলি তুলনা করবেন না যেন তারা একটি র্যাঙ্কিং।
স্পষ্টভাবে পড়ুন, লংক্যাট 2.5 টার্মিনাল বেঞ্চ 4.0 (31.2 এর বিরুদ্ধে 38.5), ব্রাউজকম্প (91.5 এর বিরুদ্ধে 91.9) এবং 3 ডিসিকোডবেঞ্চ টেক্সট 3 ডি (53.4 এর বিরুদ্ধে 55.4) এর দামের প্রতিদ্বন্দ্বীকে নেতৃত্ব দেয়। DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশ টার্মিনাল বেঞ্চ v2.1, DeepSWE v1.1, NL2Repo, MCP Atlas এবং AutomationBench (51.8 এর বিরুদ্ধে 54.8) এর নেতৃত্ব দেয়। লংক্যাট 2.5 প্রকাশিত ভিডিও স্কোর সহ দুটির মধ্যে একটি, এবং এর ব্রাউজকম্প এবং 3 ডি ফলাফলগুলি তার ভিশন-ফার্স্ট পিচের সাথে ফিট করে।
তুলনা সেটটিও লক্ষণীয়। মেইটুয়ানের শিরোনাম চার্টগুলি Claude Opus 5, GPT-5.6-Sol, Claude Opus 4.8 এবং GPT-5.5 এর সাথে তুলনা করে। তারা Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol বা Kimi K3.1 Pro অন্তর্ভুক্ত করে না। নতুন সীমান্ত ছবির জন্য, Claude Opus 5.5 এবং GPT-6 Astra এবং আমাদের GDPx বেঞ্চমার্ক ব্রেকডাউনে আমাদের পূর্ববর্তী পোস্টগুলি দেখুন, যেখানে Opus 5.5 12.0% এ এগিয়ে রয়েছে।
মূল্য: সস্তা, কিন্তু ছাড় এবং অস্থায়ী
| মডেল | প্রতি 1M টোকেনে ইনপুট | প্রতি 1M টোকেনে ক্যাশেড ইনপুট | প্রতি 1M টোকেনে আউটপুট |
|---|---|---|---|
| লংক্যাট 2.5, সীমিত সময়ের ছাড় | $0.30 | $0.006 | $1.20 |
| DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশ, শিখর | $0.30 | $0.006 | $1.20 |
| DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশ, অফ-পিক | $0.15 | $0.003 | $0.60 |
| Qwen 3.8 Max | $2.00 | $0.25 | $6.00 |
| কিমি কে 3.1 প্রো | $2.00 | $0.20 | $10.00 |
| কিমি কে 3 | $3.00 | $0.30 | $15.00 |
দুটি বিবরণ শিরোনামের চেয়ে দামকে আরও কার্যকর করে তোলে। ক্যাশেড ইনপুট আনক্যাশেড ইনপুটের মাত্র 2% খরচ করে, যা কোডিং এজেন্টদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ যা প্রতি মোড়ে একই ফাইলগুলি পুনরায় প্রেরণ করে। এবং কোনও প্রসঙ্গ-দৈর্ঘ্যের সারচার্জ নেই, তাই একটি দীর্ঘ অনুরোধের জন্য টোকেনের জন্য সংক্ষিপ্ত হিসাবে একই খরচ হয়।
একটি সাধারণ বিল সাহায্য করে। 800,000 আনক্যাশড ইনপুট টোকেন এবং 200,000 আউটপুট টোকেন সহ একটি কাজের জন্য লংক্যাট 2.5 এ $ 0.48 খরচ হয়: 0.8 গুণ $ 0.30 প্লাস 0.2 গুণ $ 1.20। মেইটুয়ানের নিজস্ব কাজের উদাহরণ, 600,000 আনক্যাশড ইনপুট টোকেন, 400,000 ক্যাশেড ইনপুট টোকেন এবং 500,000 আউটপুট টোকেন, $ 0.7824 খরচ হয়।
ঝুঁকিটি হ'ল ডিসকাউন্ট লেবেল। প্রতিটি লংক্যাট 2.5 মূল্যে "সীমিত-সময় ছাড়" শব্দগুলি রয়েছে, কোনও তালিকার মূল্য এবং কোনও শেষ তারিখ প্রকাশিত হয়নি। একটি পুরানো লংক্যাট 2.0 পৃষ্ঠায় একই ছাড়ের পাশে $ 0.75 ইনপুট, $ 0.015 ক্যাশেড এবং $ 2.95 আউটপুটের একটি তালিকা মূল্য দেখানো হয়েছে। মেইতুয়ান বলেনি যে লংক্যাট 2.5 সেই তালিকার দামে চলে যাবে, তবে আপনি যদি উত্থান শোষণ করতে পারেন তবেই ছাড়ের হারে বাজেট করুন।
কোনটি বাছাই করবেন
আপনি যদি কোনও বাজেটে কোডিং এজেন্ট চালান এবং স্ক্রিনশট বা স্ক্রিন রেকর্ডিংগুলি পড়তে পারে এমন একটি চান তবে লংক্যাট 2.5 ব্যবহার করে দেখুন। 2% ক্যাশেড ইনপুট সহ $ 0.30 / $ 1.20 এ, আপনার নিজের রেপোতে পরীক্ষার একটি বিকেলের জন্য কয়েক ডলার খরচ হয়। লঞ্চ চার্টে নয়, একই দামে DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশের সাথে এটি তুলনা করুন।
এর পরিবর্তে DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশ বেছে নিন যদি দীর্ঘ-দিগন্ত কোডিং পুরো কাজ হয়। মেইটুয়ানের নিজস্ব টেবিলে এটি আরও কোডিং সারিগুলিতে নেতৃত্ব দেয় এবং এটি তার দাম অফ-পিক অর্ধেক করে দেয়। লংক্যাট 2.5 এর পরিকল্পিত 128,000 এর বিপরীতে 384,000 টোকেনে তৃতীয় পক্ষের তুলনায় এটির দীর্ঘতর সর্বোচ্চ আউটপুট রয়েছে।
আপনার যদি ওপেন ওয়েট, লাইসেন্স বা স্ব-হোস্টিংয়ের প্রয়োজন হয় তবে অপেক্ষা করুন। লংক্যাট 2.5 কেবল আপাতত এপিআই, এবং এমনকি যখন ওজন আসে, একটি 1.6T মডেলের জন্য একটি মাল্টি-জিপিইউ সেটআপ প্রয়োজন। লংক্যাট 2.0 ডাউনলোডযোগ্য বিকল্প হিসাবে রয়ে গেছে।
যদি আপনার প্রম্পটগুলিতে গ্রাহক বা নিয়ন্ত্রিত ডেটা থাকে তবে আপাতত এটি এড়িয়ে যান। লংক্যাট এফএকিউ এবং বিলিং পৃষ্ঠাগুলি প্রম্পটগুলি কতক্ষণ রাখা হয় বা প্রশিক্ষণের জন্য এপিআই ট্র্যাফিক ব্যবহার করা হয় কিনা সে সম্পর্কে কিছুই বলে না। সেই নীরবতা হ'ল সিদ্ধান্ত, দাম যাই হোক না কেন।
আপনি যদি নিজের জন্য মডেলগুলি পরীক্ষা করার পরিবর্তে ক্লায়েন্টদের জন্য এজেন্ট তৈরি করেন তবে মডেলটি সিস্টেমের কেবল একটি অংশ। আমাদের এআই এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট পরিষেবাদি এবং এআই অটোমেশন এজেন্সি পোস্টগুলি আশেপাশের কাজকে কভার করে: সরঞ্জাম, চেক, বর্ধিত নিয়ম এবং স্থাপনা।
আপনার প্রথম দৌড়ের আগে জানার জন্য ক্যাচ
- আউটপুট ক্যাপ বিভ্রান্তি। মডেল প্যারামিটার পৃষ্ঠাটি 262,144 সর্বোচ্চ টোকেনের অনুমতি দেয়, তবে দ্রুত শুরু, এফএকিউ এবং মেইতুয়ানের নিজস্ব ক্লড কোড কনফিগার সমস্ত 128,000 এর দিকে নির্দেশ করে। প্রায় 128,000 পরিকল্পনা করুন এবং এর উপরে যে কোনও কিছুকে পরীক্ষা করার জন্য বোনাস হিসাবে বিবেচনা করুন।
- তাপমাত্রা স্থির করা হয়। এটি চিন্তাভাবনার সাথে 1.0 এবং চিন্তাভাবনার সাথে 0.7, এবং অন্যান্য মানগুলি প্রত্যাখ্যান করার পরিবর্তে নীরবে ওভাররাইড করা হয়। যদি আপনার ইভাল জোতা তাপমাত্রা ঝাড়ু দেয় তবে এটি আপনি যা ভাবছেন তা করছে না।
- হারের সীমা অপ্রকাশিত । সীমাগুলি প্রতি এপিআই কী এবং 60 সেকেন্ডের পুনরায় চেষ্টা করার ইঙ্গিত সহ একটি 429 ফেরত দেয়, তবে কোনও অনুরোধ প্রতি মিনিটে বা টোকেন-প্রতি মিনিটের চিত্র প্রকাশিত হয় না।
- পুরানো মডেল আইডিগুলি অদৃশ্য হয়ে যেতে পারে। লংক্যাট 2.0 এবং 2.5-প্রিভিউ কোনও তারিখযুক্ত অবসর বিজ্ঞপ্তি ছাড়াই সমর্থিত-মডেল টেবিলগুলি থেকে বাদ পড়েছে। আপনি যদি কোনও পুরানো আইডি পিন করেন তবে আজই এটি পরীক্ষা করুন।
- এখনও কোনও স্বতন্ত্র স্কোর নেই। কৃত্রিম বিশ্লেষণ কেবল লংক্যাট 2.0 তালিকাভুক্ত করে, এবং ওপেনরাউটার কেবল লংক্যাট 2.0 ফিরিয়ে দেয়। একটি স্বতন্ত্র পূর্বরূপ পরীক্ষা মেইটুয়ানের 88.4 থেকে একটি ভিন্ন টার্মিনাল বেঞ্চ 2.1 ফলাফলের প্রতিবেদন করেছে। আপনি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার আগে আপনার নিজের পরীক্ষা চালান।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
লংক্যাট 2.5 কি?
লংক্যাট 2.5 হ'ল মেইটুয়ানের নতুন বড় ভাষার মডেল, যা সাধারণত 2 নভেম্বর, 2026 থেকে লংক্যাট এপিআই প্ল্যাটফর্মে পাওয়া যায়। এটি ইনপুট হিসাবে পাঠ্য, চিত্র এবং ভিডিও গ্রহণ করে, দীর্ঘ-চলমান কোডিং এজেন্টগুলির জন্য টিউন করা হয় এবং ওপেন-ওয়েট লংক্যাট 2.0 এর সফল হয়।
লংক্যাট 2.5 এর দাম কত?
লংক্যাট 2.5 এর খরচ প্রতি মিলিয়ন আনক্যাশেড ইনপুট টোকেনে $ 0.30, প্রতি মিলিয়ন ক্যাশেড ইনপুট টোকেনে $ 0.006 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনে $ 1.20 । মেইটুয়ান তিনটিকেই সীমিত-সময়ের ছাড় হিসাবে লেবেল করে এবং কোনও তালিকার মূল্য বা শেষ তারিখ প্রকাশ করে না, তাই দাম বাড়তে পারে। এটি পিক আওয়ারে DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশের সমান হার।
লংক্যাট 2.5 কি ওপেন সোর্স?
এখনও নয়। মেইটুয়ানের লঞ্চ ব্লগটি গিটহাব এবং Hugging Face লিঙ্কগুলিকে "শীঘ্রই আসছে" হিসাবে চিহ্নিত করেছে এবং 3 নভেম্বর, 2026 পর্যন্ত কোনও লংক্যাট 2.5 সংগ্রহস্থল বা লাইসেন্স উপস্থিত হয়নি, তাই এটি কেবল আপাতত এপিআই। লংক্যাট 2.0 ওপেন এমআইটি ওজনের সাথে নতুন লংক্যাট মডেল হিসাবে রয়ে গেছে।
আমি কি ক্লড কোড বা কোডেক্সে লংক্যাট 2.5 ব্যবহার করতে পারি?
হ্যাঁ। মেইটুয়ানের ডক্সগুলি দেখায় যে কীভাবে লংক্যাট -2.5 এ সেট করা মডেলের সাথে Anthropic-format এন্ডপয়েন্টে ক্লড কোডকে নির্দেশ করা যায় এবং প্রতিক্রিয়া এপিআই ব্যবহার করে কোডেক্সের জন্য একটি ম্যাচিং গাইড রয়েছে। কৌতুক প্রত্যাশা করুন: তাপমাত্রা প্ল্যাটফর্ম দ্বারা স্থির করা হয় এবং আউটপুটটি ডক্সে 128,000 টোকেনে ক্যাপ করা হয়।
LongCat 2.5 DeepSeek V4.1 Flash এর সাথে কীভাবে তুলনা করে?
দামে তারা শীর্ষে মেলে: প্রতি মিলিয়ন টোকেনে $ 0.30 ইন এবং $ 1.20 আউট। মেইটুয়ানের নিজস্ব বেঞ্চমার্ক টেবিলে, লংক্যাট 2.5 টার্মিনাল বেঞ্চ 4.0, ব্রাউজকম্প এবং 3 ডিসিকোডবেঞ্চ টেক্সট 3 ডি তে নেতৃত্ব দেয়, যখন DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশ আরও দীর্ঘ-দিগন্ত কোডিং সারিগুলিতে নেতৃত্ব দেয় এবং সস্তা অফ-পিক। লংক্যাট 2.5 ভিডিও ইনপুট যুক্ত করে, যা DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশ এই তুলনায় মেলে না।
লংক্যাট 2.5 কি গ্রাহক সহায়তার জন্য ভাল?
আজ প্রথম পছন্দ হিসাবে নয়। লংক্যাট ডক্স এপিআই ডেটাতে ডেটা ধরে রাখা বা প্রশিক্ষণ সম্পর্কে কিছুই বলে না, যা প্রম্পটগুলিতে গ্রাহকের বিবরণ থাকলে গুরুত্বপূর্ণ হয়। সহায়তা কাজের জন্য, পরিষ্কার ডেটা হ্যান্ডলিং সহ একটি পরীক্ষিত হেল্পডেস্ক এজেন্ট একটি কাঁচা মডেলকে সারিতে তারের দেওয়ার চেয়ে নিরাপদ রুট।
সারসংক্ষেপ
লংক্যাট 2.5 হ'ল 2.0 এর উপর একটি বাস্তব আপগ্রেড, দৃষ্টিভঙ্গি যা বোল্ট করার পরিবর্তে নির্মিত হয়, এমন দামে যা সরানো হয়নি। এটি খাঁটি কোডিংয়ের জন্য তার দামে সুস্পষ্ট বাছাই নয় এবং এর নিজস্ব বেঞ্চমার্ক টেবিল যেখানে আপনি এটি দেখতে পারেন। এটি ভিশন-হেভি এজেন্ট ওয়ার্কের উপর পরীক্ষা করুন, আপনার নিজের রেপোতে DeepSeek V4.1 ফ্ল্যাশের সাথে তুলনা করুন এবং মেইটুয়ান একটি পরিষ্কার ডেটা নীতি প্রকাশ না করা পর্যন্ত গ্রাহকের ডেটা বাইরে রাখুন।
- LongCat 2.5
- Meituan
- AI coding agents
- multimodal AI
- DeepSeek
- AI benchmarks
