Meituan merilis LongCat-2.5 pada 2 November 2026, model Super Intelligence baru dari perusahaan yang lebih dikenal sebagai raksasa pesan-antar makanan Tiongkok. Ini rilis penuhnya. Versi pratinjaunya sudah ada di platform API LongCat sejak 25 September, tapi laporan hari ini menulisnya sebagai model multimodal utuh, bukan lagi pratinjau.
Yang dijual Meituan bukan kecepatan menjawab satu pertanyaan. LongCat-2.5 dilatih untuk pekerjaan yang berjalan panjang: mengedit codebase yang rumit dan membangun proyek sampai jadi. Caranya, menurut Meituan, adalah melatih model pada rangkaian panjang tindakan agen, termasuk percobaan yang gagal, lalu memakai reinforcement learning berskala besar untuk menilai hasil rangkaian itu, bukan tiap jawaban satu per satu.
Yang bisa dicoba sekarang
Model ini tersedia lewat layanan chat LongCat di longcat.chat dan lewat LongCat API. Meituan menulis panduan pemakaian untuk Claude Code, Codex, dan Hermes, plus OpenCode, Cline, Kilo Code, CodeBuddy, dan WorkBuddy. Rilis di GitHub dan Hugging Face masih dijanjikan menyusul, jadi yang tersedia hari ini adalah layanan dan API, bukan bobot model yang bisa diunduh dan dijalankan sendiri.
Untuk input visual, Meituan bilang LongCat-2.5 mengubah gambar menjadi token pada beberapa tingkat detail, sehingga teks dan gambar diproses dalam kerangka yang sama. Dari situ diklaim dukungan untuk visual coding, desain kreatif, dan tugas 3D. Itu klaim perusahaan, dan sejauh ini belum ada pengujian independen yang kami temukan untuk mengujinya.
Skor benchmark, dengan catatan
Tabel benchmark Meituan memberi LongCat-2.5 skor 88,4 pada Terminal Bench v2.1, naik dari 70,8 untuk LongCat-2.0, dan 51,8 pada AutomationBench, naik dari 15,8. Tabel yang sama menulis 91,9 pada BrowseComp, 82,1 pada PaperBench, dan 78,6 pada Vision2Web. Tapi tabel itu juga menunjukkan model ini tidak memimpin di semua tes: pada Program Bench skornya 25,5, di bawah angka teratas 37 dalam perbandingan itu. Pandaily, yang dikutip AI Affairs, mencatat angka-angka ini belum diverifikasi secara independen, jadi bacalah sebagai klaim Meituan, bukan hasil uji pihak ketiga.
Satu angka yang masih dipersoalkan
Sejumlah laporan menulis LongCat-2.5 sebagai model 1,6 triliun parameter dengan sekitar 48 miliar yang aktif per token. Angka itu perlu tanda bintang. OrcaRouter melaporkan pada 29 Oktober, sebelum rilis penuh ini, bahwa angka-angka tersebut berasal dari kartu model LongCat-2.0 dan terbawa ke halaman pratinjau. Dua laporan itu memberi dasar yang berbeda untuk angka yang sama, jadi kami menuliskannya sebagai angka yang dilaporkan, bukan angka yang sudah dikonfirmasi untuk LongCat-2.5.
Meituan juga menekankan optimasi inferensi W4A4, empat bit untuk bobot dan empat bit untuk aktivasi, pada chip domestik. Itu cara memakai presisi numerik lebih rendah saat model menjawab, supaya beban komputasi menyusut tanpa kehilangan konsistensi dengan pelatihan. Bagi pembaca di luar Tiongkok, detail ini penting karena menunjukkan arahnya: model yang dirancang untuk berjalan lama, di atas perangkat keras yang tersedia di dalam negeri.
Konteksnya, rilis ini datang seminggu setelah Mistral membuka bobot Large 4 dan Google mengunci Gemini 4 Carbon untuk kalangan terbatas, seperti di update 31 Oktober kami. Polanya berlawanan: ada yang membuka, ada yang menutup, ada yang membangun untuk tugas panjang. Dan kalau kamu penasaran dengan agen coding open source yang bekerja tanpa dipanggil, bandingkan dengan prototipe Super-agent DeepSeek, yang justru masih berstatus kode riset.
Sumber: TechNode (2 Nov 2026), AI Affairs mengutip Pandaily (2 Nov 2026), Daily AI Brief (2 Nov 2026). Angka adalah potret saat penulisan, 2 November 2026 sore WIB, dan bisa berubah.
Nulis soal crypto dan Super Intelligence: kabar pasar, proyek baru, model Super Intelligence, dan peluang awal kayak airdrop dan testnet. Semua tulisan berangkat dari pengumuman resmi, dan biayanya selalu kami hitung di depan.