Объяснение LongCat 2.5: модель мультимодального кодирования Meituan на 1.6T

Команда Meituan по LongCat выпустила LongCat 2.5 2 ноября 2026 года, и её предложение легко понять: модель, которая может читать текст, изображения и видео, выполнять длинные задания агента по программированию и делать это по цене $0.30 за миллион входных токенов и $1.20 за миллион токенов вывода. Цифры под этим питчем интереснее, чем заголовок. LongCat 2.5 — это значительный скачок по сравнению с LongCat 2.0, по цене он соперник с DeepSeek V4.1 Flash, а её собственная таблица бенчмарков показывает, где более дешёвый конкурент всё ещё лидирует в чистом кодировании.

Это не новая, более масштабная модель. LongCat 2.5 строится на LongCat 2.0 — модели с 1,6 триллионов параметров, объединённой экспертами, с примерно 48 миллиардами активных параметров на токен. Изменение зависит от того, что модель может видеть и сколько обучения агентов она прошла. Все оценки бенчмарка в этом посте представлены поставщиками Meituan, если не указано иное, и ни одна независимая таблица лидеров не оценивала LongCat 2.5 на момент написания.

Быстрый вердикт

Что изменилось по сравнению с LongCat 2.0

LongCat 2.0 была только текстовой и с открытым весом, выпущена по лицензии MIT с весами на Hugging Face. LongCat 2.5 сохраняет тот же скелет 1.6T / 48B и добавляет нативное зрение и обучение агентов на долгосрочные горизонты. Превью вышел 25 сентября 2026 года, а общая доступность появилась 2 ноября 2026 года, добавив видеоввод и поддержку Codex.

Vision — это главная функция. LongCat 2.5 превращает изображения в отдельные жетоны в том же потоке, что и слова, вместо того чтобы прикреплять энкодер изображения к текстовой модели. На практике это означает родное разрешение: высокий скриншот превращается в больше токенов, а не в сжатую миниатюру. Документация позволяет видеть до 50 изображений на запрос по размеру до 10 МБ каждое и до 10 видео по 100 МБ каждое и менее 3 600 секунд. Отдельной ценовой линии для изображений или видео нет. Вы платите за токены, в которые они превращаются.

Со стороны агента Meituan описывает масштабное долгосрочное обучение с подкреплением задач, построенных на основе фильтрованных pull-запросов GitHub, с штрафами за повторяющиеся рассуждения и повторяющиеся вызовы инструментов. Это важно, потому что циклирование длинных задач было самой громкой жалобой пользователей предпросмотра. Вопрос о проблеме общей доступности — первое, что нужно проверить в собственном репозитории.

LongCat 2.5 также работает с разными агентскими жгутами, включая руководства по Claude Code, Codex, OpenCode, Cline, Kilo Code и Hermes Agent, среди прочих. Он поддерживает совместимые с OpenAI и Anthropic конечные устройства, поэтому переключение жгутов в основном является базовым изменением URL и названия модели: LongCat-2.5.

Бенчмарки: настоящий скачок с одной загвоздкой

Собственная таблица Meituan показывает значительный скачок над LongCat 2.0 по задачам агентов. Это баллы, отчётные поставщиками, работающие с включённым мышлением.

Источник: таблица оценки технологического блога Meituan LongCat 2.5. Оценки для других моделей представляют собой смесь собственных результатов Meituan и показателей публичных отчетов, которые, по словам Meituan, являются только индикативными. Разные бенчмарки используют разные упряжки, поэтому не сравнивайте результаты между эталонами, как если бы они были одним рейтингом.

Если читать просто, LongCat 2.5 лидирует у конкурента по цене по Terminal Bench 4.0 (38.5 против 31.2), BrowseComp (91.9 против 91.5) и 3DCodeBench Text до 3D (55.4 против 53.4). DeepSeek V4.1 Flash лидирует по сравнению с Terminal Bench v2.1, DeepSWE v1.1, NL2Repo, MCP Atlas и AutomationBench (54.8 против 51.8). LongCat 2.5 — один из двух с опубликованными видеооценками, а результаты BrowseComp и 3D соответствуют его приоритетному видению проекту.

Также стоит отметить этот набор сравнений. Основные графики Meituan сравниваются с Claude Opus 5, GPT-5.6-Sol, Claude Opus 4.8 и GPT-5.5. В них не входят Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol или Kimi K3.1 Pro. Для последнего обзора фронтира смотрите наши предыдущие публикации о Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra, а также наш разбор бенчмарков GDPx, где Opus 5.5 лидирует с 12,0%.

Цены: дешево, но со скидкой и временным

Две детали делают цену более выгодной, чем заголовок. Кэшированный вход стоит всего 2% от некэшированного входа, что важно для программистов, которые пересылают одни и те же файлы каждый ход. И нет дополнительной платы за длину контекста, поэтому длинный запрос стоит столько же, сколько и короткий.

Простой счет помогает. Задача с 800 000 некэшированных входных токенов и 200 000 выходных токенов стоит $0.48 на LongCat 2.5: 0.8 умножить на $0.30 плюс 0.2 умножить на $1.20. Собственный рабочий пример Meituan — 600 000 некэшированных входных токенов, 400 000 кэшированных входных токенов и 500 000 выходных токенов — стоит $0.7824.

Риск — это ярлык дисконта. Каждая цена LongCat 2.5 содержит слова «ограниченная скидка», без рекомендованной цены и без публикации даты окончания. На старой странице LongCat 2.0 была указана цена $0.75 входных, $0.015 в кэше и $2.95 выхода рядом с той же скидкой. Meituan не говорил, что LongCat 2.5 перейдёт на эту цену, но планируйте скидку только если сможете принять повышение.

Что выбрать

Попробуйте LongCat 2.5, если вы используете программисты с ограниченным бюджетом и хотите такой, который может читать скриншоты или записи скриншота. При цене $0.30 / $1.20 с кэшированным входом 2% днём тестирование на собственном репозиторийе стоит несколько долларов. Сравните это с DeepSeek V4.1 Flash по той же цене, на своих задачах, а не на стартовых графиках.

Выбирайте DeepSeek V4.1 Flash, если основная работа — программирование с долгосрочным горизонтом. В собственной таблице Meituan он лидирует по большему количеству строк кода и снижает цену вдвое в непиковый период. Также у него более высокий максимальный выход в сторонних сравнениях — 384 000 токенов против запланированных 128 000 у LongCat 2.5.

Подождите, если вам нужны открытые веса, лицензия или самостоятельный хостинг. LongCat 2.5 пока только API, и даже когда веса появятся, для модели 1.6T нужна мульти-GPU конфигурация. LongCat 2.0 остаётся доступным для загрузки.

Пока пропустите его, если ваши запросы содержат данные клиентов или регулируемых. На страницах FAQ и биллинга LongCat ничего не говорится о длительности хранения подсказок или о том, используется ли трафик API для обучения. Это молчание — это решение, независимо от стоимости.

Если вы создаёте агентов для клиентов, а не тестируете модели для себя, модель — лишь часть системы. Наши публикации по сервисам по разработке агентов ИИ и агентствам по автоматизации ИИ охватывают сопутствующую работу: инструменты, проверки, правила эскалации и развертывание.

Уловки, которые нужно знать перед первым забегом

• Путаница с лимитом выхода. Страница параметров модели позволяет использовать до 262 144 максимальных токенов, но быстрый старт, FAQ и собственная конфигурация Claude Code от Meituan указывают на 128 000. Планируйте около 128 000 и рассматривайте всё, что выше, как бонус для тестирования.
• Температура фиксирована. Она 1.0 при включенном мышлении и 0.7 с отклонением, а другие значения молча переключаются, а не отклоняются. Если ваша оценочная система меняет температуру, значит, она не делает того, что вы думаете.
• Ограничения по скорости не публикованы. Лимиты указаны на каждый ключ API и возвращают 429 с подсказкой на 60 секунд, но данные запросов в минуту или токенов в минуту не публикуются.
• Старые ID моделей могут исчезнуть. LongCat 2.0 и 2.5-Preview выпали из таблиц поддерживаемых моделей без даты уведомления о выводе из эксплуатации. Если вы закрепили старый ID, протестируйте его сегодня.
• Независимых баллов пока нет. Искусственный анализ показывает только LongCat 2.0, а OpenRouter возвращает только LongCat 2.0. Один независимый предпросмотр показал совсем другой результат Terminal Bench 2.1 по сравнению с 88.4 от Meituan, но на другом жгуте. Проведите свой собственный тест перед тем, как решаться.

FAQ

Что такое LongCat 2.5?

LongCat 2.5 — это новейшая крупная языковая модель Meituan, обычно доступная на платформе LongCat API с 2 ноября 2026 года. Она принимает текст, изображения и видео в качестве входа, настроена на долгосрочные кодировочные агенты и преследует открытый LongCat 2.0.

Сколько стоит LongCat 2.5?

LongCat 2.5 стоит $0.30 за миллион некэшированных входных токенов, $0.006 за миллион кэшированных входных токенов и $1.20 за миллион выходных токенов. Meituan обозначает все три токенов как ограниченную по времени скидку и не публикует ни цену, ни дату окончания, поэтому цена может вырасти. Это тот же темп, что и DeepSeek V4.1 Flash в часы пик.

Является ли LongCat 2.5 открытым исходным кодом?

Пока нет. В блоге Meituan о запуске ссылки на GitHub и Hugging Face отмечаются как «скоро», и по состоянию на 3 ноября 2026 года репозиторий или лицензия LongCat 2.5 не появились, поэтому пока это только API. LongCat 2.0 остаётся самой новой моделью LongCat с открытыми весами MIT.

Могу ли я использовать LongCat 2.5 в Claude Code или Codex?

Да. Документы Meituan показывают, как направить Claude Code на конечную точку формата Anthropic с моделью LongCat-2.5, а также есть руководство по сопоставлению Codex через API Responses. Ожидайте особенностей: температура фиксируется платформой, а вывод ограничен 128 000 токенами в документации.

Как LongCat 2.5 сравнивается с DeepSeek V4.1 Flash?

По цене они совпадают на пике: $0.30 входа и $1.20 out за миллион токенов. В собственной таблице бенчмарков Meituan LongCat 2.5 лидирует по Terminal Bench 4.0, BrowseComp и 3DCodeBench Text по 3D, тогда как DeepSeek V4.1 Flash лидирует по большему количеству рядов кодирования с длинным горизонтом и дешевле в непиковое время. LongCat 2.5 добавляет видеоввод, чего DeepSeek V4.1 Flash не соответствует в этом сравнении.

Подходит ли LongCat 2.5 для поддержки клиентов?

Сегодня это не первый выбор. Документация LongCat ничего не сказывает о сохранении данных или обучении на данных API, что важно, когда в запросах содержатся данные клиента. Для поддержки проверенный агент службы поддержки с чёткой обработкой данных — более безопасный путь, чем подключение исходной модели к очереди.

Итог

LongCat 2.5 — это настоящее улучшение по сравнению с 2.0, с видением, которое встроено, а не закреплено на пристроенном видении, по цене, которая не изменилась. Это просто не самый очевидный выбор по цене чистого кода, и её собственная таблица бенчмарков — это видно. Тестируйте её на работе с агентами с большим количеством видения, сравните с DeepSeek V4.1 Flash в своём собственном репозитории и держите данные клиентов доступными, пока Meituan не опубликует чёткую политику по данным.

• LongCat 2.5
• Meituan
• AI coding agents
• multimodal AI
• DeepSeek
• AI benchmarks