LongCat-2.5 發布：1.6 萬億引數原生多模態 agent 模型
LongCat-2.5 是面向長程 agent 任務的原生多模態模型，總引數 1.6 萬億、每 token 啟用約 480 億，在 LongCat-2.0 基礎上強化原生視覺理解與 agentic coding。它把視覺訊號表示為多級離散 token，與文字統一為同一種 token 格式處理，因此支援視覺程式設計、創意設計與 3D 任務。
公開了 1.6 萬億總引數、480 億啟用的具體規格和視覺離散 token 方案，並把長程 RL 訓練流程與對 GPT-5.5、Claude-Opus-5 的對比一併放出，對關注 agentic coding 模型與開源權重進展的開發者有參考價值。
原標題：LongCat-2.5: Native Multimodality for Agentic Tasks
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| 評分 | 68 / 70（平均 69，門檻 76） |
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