美团开放 1.6 万亿参数智能体模型 LongCat-2.5 权重：全程未用英伟达芯片训练

• 发布归档：美东 2026-11-15 08:38 ET（13:38 UTC）

一句话总结： 美团发布 LongCat-2.5 的公开权重，这款面向智能体的 1.6 万亿参数混合专家模型全程在国产硬件上训练、未使用英伟达 GPU，基准成绩接近 Claude Opus 5，权重以 MIT 许可证开放。

核实状态： ✓ 官方一手披露（模型权重与自托管指南已在 Hugging Face 与 GitHub 公开，经 The Decoder 报道）；基准成绩为美团自测数据，尚未经独立复核

核心事实与定量预期差：

美团 LongCat 团队于 2026-11-15 05:06 ET / 10:06 UTC 发布 LongCat-2.5 的公开权重，距模型正式亮相约一周。LongCat-2.5 为混合专家架构，总参数 1.6 万亿，每次生成仅激活约 480 亿参数，面向长流程、多步骤自主智能体任务（尤其是编程），支持文本、图像与视频输入，通过应用程序接口可一次处理最多 100 万词元输入、生成最长 12.8 万词元的回复，并可开关推理模式。

本次发布的关键在于硬件路线：模型全程在国产硬件上训练，未使用英伟达 GPU。美团将专家权重与激活值量化至 4 位精度，国产芯片可原生处理该精度；自托管指南描述的示例部署使用 194 颗华为昇腾 Atlas A2 加速器（2 颗处理图像、64 颗处理提示词输入、128 颗处理回复生成），且未提供任何英伟达 GPU 的部署指引。美团称 4 位版本在提示词处理与回复生成的吞吐量上较 8 位版本分别提升 43.3% 与 42.77%，精度与未压缩版本基本持平。其前代 LongCat-2.0 于 2026 年 6 月底在超过 5 万颗国产 AI 芯片组成的集群上完成训练。

基准成绩方面（均为美团自测，尚未经独立复核）：Terminal Bench v2.1 得 88.4 分，接近 Claude Opus 5 的 89.1 分与 GPT-5.6 Sol 的 88.8 分，低于 DeepSeek-V4.1-Flash 的 90.6 分；DeepSWE 得 64.6 分，较前代的 9.7 分大幅提升；更难的 Terminal Bench v4.0 得 38.5 分，远低于 Opus 5 的 53.9 分。权重以 MIT 许可证开放，允许商业使用、修改与再分发；应用程序接口兼容 OpenAI 与 Anthropic 格式，可接入 Claude Code、Codex 与 Hermes 等智能体框架，限时推广价约为每百万输入词元 0.27 欧元、每百万输出词元 1.07 欧元。

产业链与市场二阶传导： 这是首个在该参数规模上实现“训练与部署全程脱离英伟达硬件”的公开权重模型，对三条传导链有实质意义：其一，直接检验美国出口管制的实际效果——受限芯片未流入，不等于前沿模型训练被阻断，国产加速器加 4 位量化已能支撑接近顶级水平的智能体模型；其二，华为昇腾生态的成熟度获得可验证的用例支撑，若更多中国实验室沿用同一技术路线，将拉动国产加速器与配套内存的需求；其三，对英伟达而言，来自中国本土的推理与训练硬件替代正在从口号变为可下载、可部署的开源权重，削弱其在中国市场的硬件护城河。不过，训练成本与集群规模未披露，基准成绩为厂商自测、尚未经独立复核，因此不宜将其等同于国产硬件已全面追平英伟达。对 HBM 与存储原厂（SK 海力士 KRX: 000660、三星电子 KRX: 005930、美光 MU、SanDisk SNDK）而言，本次发布未直接改变存储供需：训练运行在国产芯片及其配套内存体系上，需求增量将先体现在国产供应链内部。

下一步验证节点：

• 独立第三方基准复核（如 LMArena 或独立评测机构的复现结果），验证 88.4 分等自测成绩是否成立。
• 华为昇腾加速器的出货与采用信号，以及更多中国实验室是否公开采用同类非英伟达训练路线。
• 美国出口管制政策是否因此出现新的回应或调整；美团应用程序接口的采用数据与后续版本更新。

来源：

• The Decoder（发布时间：2026-11-15 05:06 ET / 10:06 UTC）
• Agibytes（发布时间：2026-11-15 10:06 UTC 之后）
• Oossa（发布时间：2026-11-15 05:22 ET / 10:22 UTC）

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