モデル・開発
LongCat-2.5のウェイトをMIT Licenseで公開
原題: LongCat-2.5
1.6兆parameterのmultimodal MoEを自己host
Meituan LongCatはLongCat-2.5のmodel weightsをHugging Faceで公開しました。
repositoryは11月4日20時48分頃（日本時間）に作成され、208分割のmain weightsなどのuploadが11月5日に完了しました。
model weightsはMIT Licenseで配布され、公開repositoryから取得できます。
LongCat-2.5は総parameter数1.6兆、tokenあたり約480億parameterを活性化するnative multimodal MoE modelです。
画像理解とagentic codingを組み合わせ、複雑なcodebase、project build、creative design、3D taskを対象にしています。
thinking modeとnon-thinking modeを切り替え、token効率または推論内容の保持を選べます。
model cardにはOpenAI互換clientを使ったtool callと画像入力の利用例があります。
NPU環境向けにSGLang-FluentLLMを使うdeployment手順を案内しています。
専門家のweightsとactivationへW4A4量子化を適用し、native INT4計算を使う構成です。
提供元のonline stress testでは、W8A8基準よりprefill throughputが43.3%、decode throughputが42.77%高いと報告しています。
量子化版を含む性能値はMeituan自身の評価であり、独立評価ではありません。
高risk用途ではaccuracy、安全性、公平性を個別に評価するようmodel cardが注意を促しています。