LongCat 2.5：Meituanのプレビューモデルとは何であり、何ではないのか

求めるとLongCat 2.5は、Meituanの自社プラットフォームで得られるモデルと呼ばれるLongCat-2.5-Preview — そしてこの接尾辞は飾りではない。それはモデルIDであり、すべてのコードサンプルに現れる文字列であり、価格表に載る名前であり、ベンダーのモデル一覧エンドポイントが返す唯一のLongCat 2.5エントリだ。MeituanのLongCat API Platformは、2026年9月25日付の変更履歴エントリでこれを公開した。プラットフォーム唯一のもう1つのモデルであるLongCat-2.0と並べて。ほぼ3週間後も、その名前は変わっておらず、価格はプロモーション用という表示のままで、誰も — Meituanを含め — そのベンチマーク数値を1つも公表していない。

その組み合わせこそが、このページが存在する唯一の理由です。インターフェースは完全に文書化されています。OpenAI互換のエンドポイント、Anthropic互換のエンドポイント、公開された料金表、公開されたコンテキスト上限。しかし、能力プロファイルはまったく文書化されておらず、主要機能のひとつは、同じドキュメント一式の中の2つのページで異なる2通りの説明がされています。その上に構築するかどうかを判断しているなら、役に立つのは、何がわかっているか、何が主張されているか、そして何が単に欠けているかの正確なリストです。

LongCat 2.5とは何か、そして誰が公開しているのか

LongCatはMeituanのモデルシリーズであり、LongCat API PlatformはMeituan自身によるその提供基盤であって、サードパーティのゲートウェイではない。同プラットフォームのFAQでは、そのサービスを「LongCatシリーズモデル専用のAIモデルプロキシサービス」と説明しており、OpenAIおよびAnthropicのAPI形式との互換性を維持しているため、既存のSDKがそのまま動作する。ベンダー自身のページに記載されているサポート窓口はlongcat-team@meituan.comであり、ドキュメントサイト、コンソール、APIホストはいずれもMeituanが管理するドメインとMeituanの静的アセットCDN上に置かれている。

カタログは短い。プラットフォームの対応モデル一覧表には、LongCat-2.5-Preview と LongCat-2.0 のちょうど2件だけが記載されており、どちらも「高性能エージェントモデル」と同一の説明が付けられている。GET /openai/v1/modelsエンドポイントが返すのも同じ2件だけで、それ以外にはなく、それぞれのowned_byは「LongCat」に設定されている。つまり「LongCat 2.5」は、その中から選ばなければならない複数のバリアントを擁するファミリーではなく、2.5のモデルは1つだけであり、プラットフォーム上の2つの中では新しい方であり、プラットフォーム自身の従量課金制の料金ページが真っ先に掲げているモデルである。

リリースノートの中でベンダーがその用途として挙げているのは、三つである。画像理解、コーディング、そして主流の開発環境との互換性だ——Claude Code、Hermes、OpenClaw、OpenCode、Kilo Code が名指しされている。そのリリースノートはベンダー自身による日付入りの記載であり、それらの主張が現れる唯一の場所である。

「Preview」はモデルIDであり、マーケティング用語ではありません。

この区別は、通常にも増して重要です。なぜなら、このプラットフォームでは「プレビュー」が3つの具体的な面で中核的な役割を担っているからです。

まず、これが送信すべき文字列です。ドキュメント内のすべてのサンプルリクエスト — cURL、Python、Open​AI SDK の例、Anthrop​ic SDK の例 — は LongCat-2.5-Previewを使用しており、Retrieve Model リファレンスではこれをパスパラメータとして使用しています。代わりに送信できる GA エイリアスはありません。

第二に、価格が明示的に暫定であることです。料金ページでは、すべての数値の上の列見出しに「期間限定」という言葉が置かれ、最後は二度読む価値のある一文で締めくくられています。「価格は変更される場合があります。LongCat API Platform に表示される価格およびお客様の請求記録が正式なものです。」自らの数値について正式な情報源ではないと告げる料金表は、それをもとにユニットエコノミクスモデルを組み立てるなと言っているようなものです。

第三に、安定性に関するコミットメントはどこにも存在しない。公開された非推奨期間も、バージョニングの約束も、モデルが正式版になっても同じIDを保つのか、それとも-Previewが単に新しい名前に置き換わって廃止されるのかについての言及も一切ない。これはプレビューに伴う通常のリスクであり、誠実に受け止めるならこうなる――今日は呼び出せるが、今日書いた呼び出しがそのまま残るとは想定できない。

プレビューが意味しないここで{{1}}プレビューが{{/1}}{{2}}意味しない{{/2}}のは、制限付きアクセスだ。このプラットフォームはセルフサービス型で、登録し、キーを作成し、プリペイド残高をチャージする。中国本土のユーザーはチャージする前に本人確認を完了する必要があるが、中国本土以外のユーザーは電話番号またはメールアドレスで登録できる。ドキュメントのどこにも、モデルを承認プロセスで制限するような記述はない。

パラメータとアーキテクチャ：誰もが引用するその数値はLongCat 2.0のものです

MeituanはLongCat-2.5のパラメータ数を公表していない。変更履歴にも、料金ページにも、APIリファレンスにも、FAQにも載っていない。LongCat 2.5に「総パラメータ数およそ1.6兆、うち約480億がアクティブ」という記述が結び付いているのを見たことがあるなら、それは2.5のラベルをまとったLongCat 2.0の数字を見たのだ——そしてその証拠は、その文がほぼ常に「およそ」で修飾されていることにある。古いモデルカードから持ち越されたものであって、このモデルから読み取ったものではないからだ。

その数値の出典は、Meituan自身がlongcat-2.0向けに公開したHugging Faceのモデルカードであり、その冒頭にはこう記されている。「我々はLongCat-2.0を紹介する。総パラメータ数1.6兆、1トークンあたり約480億が活性化される大規模MoE言語モデルである」。このカードはさらに、LongCat Sparse Attention、「1Mコンテキストのデータを数千億トークン分」にわたる事前学習、そしてモデルに含まれる1350億のN-gram Embeddingパラメータについて述べている。これは十分に文書化されたアーキテクチャであり、LongCat 2.0に属するものである。2.5がその形を受け継いでいるかどうかは、もっともらしい予想ではあるが、文書化されていない事実だ。本ページはそれをLongCat 2.5の仕様として掲載することはないし、今月あなたが読む他の何であれ、そうすべきではない。

Open weights：なし

MeituanはHugging Faceで大量に公開しています——meituan-longcat組織には、テキスト、画像、動画、音声モデルにまたがる約30のリポジトリがあり、LongCat-2.0ファミリーも完全に揃っています。ベースモデルに加えてFP8とINT8の派生モデルがあり、すべてMITライセンスの下にあります。LongCat-2.5のリポジトリは存在しません。この組織における最新のテキスト生成リリースは2026年7月初旬のLongCat-2.0で、HubでLongCat-2.5を検索しても、Meituanからも他の誰からもリポジトリは返ってきません。

このパターンは逆方向にも雄弁に物語っている。LongCat 2.0 の重みがオープンであることは、オープンウェイトの周囲に形成されるエコシステムにはっきりと表れている — コミュニティによる3ビットおよび2ビット量子化、MLX変換、混合精度のAutoRoundビルド。2.5にはそうしたものは何も存在しない。なぜなら、誰も量子化できる重みがないからだ。Meituanがリポジトリを公開するまでは、LongCat系譜の将来がどうであれ、LongCat-2.5-PreviewをクローズドなAPI専用モデルとして扱うべきだ。

ベンダーが実際に公開するエンベロープ

これらは、2026年10月13日にMeituan自身のドキュメントおよび価格ページから読み取ったものです。いずれもベンダー自身の数値であり、独立して検証されたものは一つもなく、最後のものに至っては数値ですらない。

• コンテキストウィンドウ — 1,048,576トークン。LongCat-2.5-Preview の Retrieve Model リファレンスにおけるレスポンス例では context_length: 1048576 が返され、クイックスタートでも同じ上限を「100万トークンのコンテキストウィンドウ」と文章で明記しています。

• 最大出力 — 131,072トークン。クイックスタートには「最大出力長128Kトークン」と書かれています。Chat Completionsリファレンスでは上限が131072、デフォルトが128kとされています。1つの数値、3通りの書き方、そしてその中で最大のものが真の上限です。

• 入力モダリティ — テキストとして記載されています。同じ Retrieve Model レスポンスはinput_modalities: ["text"]を返し、modality文字列はtext->textです。変更履歴には画像入力が記載されています。この2つは同じドキュメントサイトにあり、互いに矛盾しています。次のセクションでこれについて扱います。

• 出力モダリティ — テキスト。モデルの思考は回答に織り込まれるのではなく、別途 reasoning_content フィールドで返されます。推論トークンは usage ブロックで別個にカウントされるため、長いチェーンでのコスト配分が扱いやすくなります。

• 100万トークンあたりの価格 — 非キャッシュ入力 $0.30、キャッシュ入力 $0.006、出力 $1.20。ページではこの3つすべてに「期間限定」と表示されている。同じ表には、中国で請求されるアカウント向けの人民元の料金表、¥2 / ¥0.04 / ¥8 も掲載されている。

• パラメータ — このモデルについては非公開。1.6T/48B という構成は LongCat 2.0 のもの。

• 独立したスコア — 存在しません。低いスコアではなく、スコアなしです。

ベンダーが画像について自ら矛盾している箇所

変更履歴の看板の主張は、「マルチモーダル理解：新たな画像理解機能。画像内容を解析でき、クロスモーダルQ&A、コンテンツ要約、複雑な視覚的Q&Aをサポートする」というものだ。他に文書化された唯一の差別化要因が安さであるモデルにとって、それこそが基盤とすべき機能だ。

API リファレンスには逆のことが書かれています。この正確なモデル ID に対して呼び出される Retrieve Model は、input_modalities: ["text"] と output_modalities: ["text"] を返します。Chat Completions リファレンスでは、メッセージの content フィールドを「メッセージ内容はプレーンテキスト文字列」と説明しています。つまり文字列であり、コンテンツパーツの配列ではありません。また、画像 URL パラメータも添付ファイルフィールドも、文書化されたリクエスト本文のどこにもありません。文書化されたインターフェースには、画像を入れるスロットがどこにもありません。

その2つのページのうち片方は古くなっているが、外から見てどちらかを判断する方法はない。変更履歴はリリース告知であり、告知は機能が実装された時点で書かれる。APIリファレンスはエンドポイントが実際に受け付ける内容から生成され、リファレンスページは最後にしか更新されないものだ。その推論は一方の方向を示しているが、それは証拠ではなく推論であり、だからこそこのページは画像入力を動作する機能として断言しない。vision が理由で興味を持っているのなら、10分使って画像を1枚送り、応答を読んでみてほしい。変更履歴の文言を基準にパイプラインを計画してはいけないし、リファレンスページだけを根拠にこのモデルを候補から外してもいけない。

ベンチマークはない。それが現状だ。

MeituanはLongCat-2.5-Previewのベンチマークを一切公表していない。ドキュメントに評価表はなく、変更履歴に比較チャートはなく、価格ページにスコアはなく、それを載せるリリースブログ記事も存在しない——Meituan自身の前世代モデルページには技術解説が添付されているが、2.5には、Meituanのあらゆる接点を探しても、それに相当するものは見つからなかった。これは本記事の見落としではない。購入者がまず知るべき最初の事実である。

また、独立したスコアも存在しない。Artificial AnalysisはLongCatシリーズを実際に測定している——2026年6月29日リリースのLongCat 2.0とLongCat Flash Liteを掲載している——が、2026年10月13日に確認した時点で、そのモデルインデックスにLongCat 2.5の項目はなかった。今月LongCat 2.5のベンチマーク数値を見かけたら、まず尋ねるべきは、それが実際に何に紐づいているのかということだ。なぜなら、最も可能性の高い答えは、両モデルが同じプロファイルを共有していると想定した誰かによって、LongCat 2.0の結果にラベルを貼り替えられたものだというものだからだ。上記で説明したパラメータ数の混乱は、姿を変えた同じ誤りである。

ベンダーが実際に主張しているのは、そのすべてが未再現ではあるが、チェンジログにある3項目のリストだ。マルチモーダル理解、「コード生成、コード理解、自動プログラミングタスク」にわたる「優れたコーディング能力」、そしてClaude Code、Hermes、OpenClaw、OpenCode、Kilo Codeでの効率的な動作。これらはベンダーによる意図の説明として扱うこと。3つのうち2つは、このクラスのあらゆるモデルカードが行う主張であり、3つ目——環境互換性——は、自分のエージェントをエンドポイントに向け、ツール呼び出しが自分のハーネスが理解できる形で返ってくるかどうかを見れば、午後の時間を使って自分で検証できる類のものだ。

そこから返答を引き出す方法

このプラットフォームは1つのキーを介して2つの互換性のあるサーフェスを公開します。このキーは、コンソールのAPIキーページから発行され、Authorization: Bearerとして渡されます。

• OpenAI-compatible — POST https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions. Point the Open​AI SDK's base_url at https://api.longcat.chat/openai and it works unchanged; the vendor's own example sends model: "LongCat-2.5-Preview" with max_tokens: 1000 and temperature: 0.7.

• Anthropic-compatible — POST https://api.longcat.chat/anthropic/v1/messages with the anthropic-version: 2023-06-01 header, and https://api.longcat.chat/anthropic as the Anthrop​ic SDK's base URL. Both request and response formats follow the Messages API.

• 受け付けられるパラメータ — max_tokens は最大 131072（デフォルト 128k）、temperature は 0 から 1 まで、top_p、stream は SSE 用、tools と tool_choice、および thinking オブジェクトは {"type":"enabled"} または {"type":"disabled"} を受け取ります。推論はリクエスト上のスイッチであり、別個のモデル ID ではありません。

• レート制限 — 制限を超えたリクエストは HTTP 429 を返します。その応答には retry_after: 60 が含まれ、ドキュメントではクライアント側の指数バックオフを推奨しています。1分あたりのリクエスト数やトークン数の上限はどこにも公開されていないため、ドキュメントから同時実行の予算を見積もることはできません。制限は、実際に到達して初めて分かります。1タスクあたり数十回の呼び出しを行うエージェントループにとって、それは最初の 429 の後ではなく前に知っておく価値があります。

• 課金 — 前払い残高。リクエストごとに課金され、成功したレスポンスにのみ適用されます。失敗したリクエスト — ドキュメントでは 401、403、429、500 が挙げられています — は明示的に課金されません。残高は失効せず、プロモーションクレジットは有料残高より先に消費されます。

デバッグを1セッション分無駄にする2つの細かい点

1つ目は reasoning フィールドです。ベンダー自身のレスポンス例では、アシスタントメッセージが content と reasoning_content の両方を保持して返されます。reasoning_tokens は usage.completion_tokens_details の中で内訳として展開されています。これは OpenAI の形でも Anthropic の形でもありません。すべてのレスポンスに付いてくるインターリーブされたフィールドなのです。固定スキーマにデシリアライズして未知のキーを捨てるクライアントは、モデルの思考を静かに破棄してしまいます。しかも、回答自体は返ってくるため、この失敗は目に見えません。あなたはモデルを実際より弱いと結論づけてしまうでしょうし、その誤りの理由はモデルとは何の関係もありません。出力品質を判断する前に、クライアントがこのフィールドを保持しているか確認してください。

2つ目は、上記のモダリティに関する疑問です。これがこのリストに載っているのは、2つの文書がどのように配布されているかによります。変更履歴は、そのモデルが何をできるかを理解するために読むページであり、APIリファレンスは、どのように問い合わせるかを理解するために読むページです。ここで両者は同じモデルについて食い違っており、その食い違いは、まさにリリースノートが冒頭で取り上げている機能に関するものです。

この推奨を変えるものは何ですか？

このページはスナップショットであり、確定したモデルではなく、4つの未解決の問いを抱えるモデルのスナップショットである。それを前進させるには5つのことがある：

• 改名、または変更履歴における GA エントリ — その瞬間、-Previewがモデル ID でなくなり、価格に期間限定というラベルが付かなくなり、安定性へのコミットメントが意味を持つようになる。

• ベンチマーク —— Meituan からであれ、測定機関からであれ —— どちらでも現在の状況を置き換えるだろう。その状況とは、モデルの能力が単に低いのではなく、不明であるというものだ。

• 画像入力はリリースノートで断言されているのではなく、リファレンスで実演されている — ここでの修正は生成されたページへの1行の変更であり、ドキュメント一式における唯一の内部矛盾を解消することになる。

• パラメータの開示か Hugging Face リポジトリ——そのどちらかがあれば、2.5 アーキテクチャを LongCat 2.0 からの継承ではなく、証拠に基づいて議論できるようになるだろう。

• 公開されているレート制限 — 5つの中で最も小さく、エージェントのワークロードが計画可能かどうかに最も大きく影響するもの。

当面の実務的な姿勢は明快です。そしてそれは、スコアが付き、価格が設定され、安定したモデルに対して取る姿勢とは同じではありません。スコアのないプレビュー版をプロモーション価格で使う場合、それは評価する対象のモデルであり、本番経路を向けるモデルではありません。だからこそ、フォールバックこそ丁寧に整えておく価値のある部分になります。OrcaRouterでは、当社が提供するモデルはすべて1つのキーの背後にプロバイダー定価でマークアップゼロで並んでいるため、ベンダーの価格変更は更新時期ではなくその日のうちに請求へ反映されます。また、自動フェイルオーバーによって、劣化したリクエストはあなたのコードが感知しないまま健全なプロバイダーへ回されます。LongCat-2.5-Previewは当社のルートではなく、当社がこれを提供しているわけでもないため、試す場合はMeituanのプラットフォームへ直接アクセスすることになります。ここでの主張はただ一点、その背後に何を置くにせよ、設定1行で到達できるコストに収めるべきだというだけです。なぜなら、このモデルが突きつける問い——自分の仕事に十分な品質かどうか——は、実際に動かしてみて初めて答えられるものであり、その答えが「いいえ」である可能性も十分にあるからです。

これが全体の輪郭だ。LongCat 2.5 は、文書化されたインターフェース、公表された価格、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えた、実在するプラットフォーム上の実在するモデルであり、同時に、パラメータもベンチマークもビジョン対応もまだ確定していないプレビューでもある。どちらの半面も真実であり、どちらも書き留めておく価値がある。そして、誰も再掲しないのは後者の半面のほうだ。