@meituan_longcat · Présentation de LongCat-2.5, notre dernier modèle agentique nativement multimodal, avec 1,6 T de paramètres au total et environ 48 B actifs. Conçu pour les tâches agentiques de longue durée, il offre une meilleure compréhension visuelle et des capacités de programmation agentique, pour des projets de programmation complexes comme pour la programmation visuelle, notamment la création artistique…
@thepandaily · @Techmeme Détail important de la fiche du modèle : seuls ~48 milliards des 1 600 milliards de paramètres sont actifs par token, et Meituan utilise une quantification W4A4 INT4 optimisée pour les accélérateurs chinois, affirmant obtenir un débit de préremplissage supérieur d’environ 43 % à celui d’une configuration W8A8.
Noah Sabaj / @noahbsabaj · @Meituan_LongCat les modèles auxquels il est comparé dans ces benchmarks sont complètement dépassés. Opus 5 ? GPT-5.6 Sol ? Allez, sérieux
@meituan_longcat · Intégrez LongCat-2.5 à votre prochain projet sur @opencode. L’accès gratuit est disponible dès maintenant !
@geniuspothead · @Meituan_LongCat une licence MIT pour un modèle de 1,6 T, c’est une énorme victoire pour l’open source, mec
@meituan_longcat · Nous publions aujourd’hui les poids de LongCat-2.5. · 1,6 T de paramètres au total, environ 48 B actifs, nativement multimodal · Une meilleure compréhension visuelle et des capacités de programmation agentique réunies dans un seul modèle · Des projets de programmation complexes à la création artistique et aux tâches 3D. Publié sous licence MIT. Les poids sont disponibles sur Hugging Face : https://x.com/......
Akira / @charles__kira · @Meituan_LongCat C’est clairement un modèle nul. Il est inutilisable, tant en matière de qualité des résultats que de vitesse, souffre d’une réflexion excessive prononcée, est mal compatible avec un large éventail de frameworks d’agents et présente des capacités visuelles particulièrement faibles. Cependant, il s’en sort plutôt bien sur les tâches de longue durée.😅
Adina Yakup / @adinayakup · Les poids de Meituan LongCat-2.5 sont disponibles 🔥 - 1,6 T / 48 B actifs - Entièrement entraîné sur des puces nationales - Licence MIT https://huggingface.co/...
@itsmeajaykv · Les poids de LongCat-2.5 sont publiés, et c’est un gros modèle. - 1,6 T de paramètres au total - 48 B de paramètres actifs - Nativement multimodal - Sous licence MIT Lien HF : https://huggingface.co/... Blog technique avec évaluations complètes : https://longcat.ai/...
Vishal Singh / @vishalsingh2972 · @Meituan_LongCat un modèle de 2 BILLIONS de paramètres créé par une startup de livraison de repas, au passage. C’est peut-être une question idiote, mais comment ces entreprises chinoises qui semblent sortir de nulle part ont-elles les ressources et les talents nécessaires pour créer des modèles comme celui-ci ? ? L’IA chinoise joue dans une autre catégorie en ce moment, j’en ai vraiment jamais assez 😍
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