LongCat 2.5: 메이투안의 프리뷰 모델은 무엇이며, 무엇이 아닌가

메이투안 자체 플랫폼에서LongCat 2.5를 요청하면 얻게 되는 모델의 이름은 LongCat-2.5-Preview입니다 — 그리고 이 접미사는 장식이 아닙니다. 그것은 모델 ID이고, 모든 코드 샘플에 등장하는 문자열이며, 가격표에 적힌 이름이고, 벤더의 모델 목록 엔드포인트가 반환하는 유일한 LongCat 2.5 항목입니다. 메이투안의 LongCat API 플랫폼은 2026년 9월 25일자 변경 이력 항목으로 이 모델을 공개했고, 플랫폼의 유일한 다른 모델인 LongCat-2.0과 나란히 올렸습니다. 거의 3주가 지난 지금도 이름은 바뀌지 않았고, 가격에서는 프로모션이라는 딱지가 떨어지지 않았으며, 메이투안을 포함해 누구도 이 모델에 대한 벤치마크 수치를 단 하나도 공개하지 않았습니다.

그 조합이 바로 이 페이지가 존재하는 이유 전부입니다. 인터페이스는 완전히 문서화되어 있습니다: OpenAI 호환 엔드포인트, Anthropic 호환 엔드포인트, 공개된 요금표, 공개된 컨텍스트 제한. 기능 프로필은 전혀 문서화되어 있지 않고, 대표 기능 하나가 같은 문서 세트의 두 페이지에서 서로 다르게 설명됩니다. 그 위에 구축할지 결정하고 있다면, 유용한 것은 무엇이 알려져 있고, 무엇이 주장되며, 무엇이 그냥 없는지를 정확히 나열한 목록입니다.

LongCat 2.5란 무엇이며, 누가 공개하는가

LongCat은 메이투안의 모델 라인이며, LongCat API 플랫폼은 이에 대한 메이투안 자체의 서빙 표면으로, 서드파티 게이트웨이가 아닙니다. 플랫폼의 FAQ는 자사 서비스를 "LongCat 시리즈 모델 전용 AI 모델 프록시 서비스"라고 설명하며, 기존 SDK가 변경 없이 작동하도록 OpenAI 및 Anthropic API 형식과의 호환성을 유지합니다. 공급사 자체 페이지에 기재된 지원 주소는 longcat-team@meituan.com이며, 문서 사이트와 콘솔, API 호스트는 모두 메이투안이 관리하는 도메인 및 메이투안의 정적 자산 CDN에 속해 있습니다.

카탈로그는 짧다. 플랫폼의 지원 모델 표에는 정확히 두 개의 항목, LongCat-2.5-Preview와 LongCat-2.0이 나열되어 있으며, 둘 다 "고성능 에이전트형 모델"로 똑같이 설명된다. GET /openai/v1/models 엔드포인트는 그와 동일한 두 개만 반환하고 그 외에는 아무것도 반환하지 않으며, 각 항목의 owned_by는 "LongCat"으로 설정되어 있다. 따라서 "LongCat 2.5"는 그중에서 선택해야 하는 변형들이 있는 제품군이 아니다. 2.5 모델은 하나뿐이고, 플랫폼에 있는 둘 중 더 새로운 모델이며, 플랫폼 자체의 종량제 가격 페이지에서 가장 앞세우는 모델이다.

공급업체가 릴리스 노트에서 이것이 무엇을 위한 것이라고 말하는 것은 세 가지입니다: 이미지 이해, 코딩, 그리고 주류 개발 환경과의 호환성 — Claude Code, Hermes, OpenClaw, OpenCode 및 Kilo Code가 언급됩니다. 그 릴리스 노트는 공급업체 자체의 날짜가 명시된 항목이며, 그러한 주장이 나타나는 유일한 곳입니다.

"Preview"는 모델 ID이지, 마케팅 문구가 아닙니다

이 구분은 평소보다 더 중요합니다. 이 플랫폼에서 "preview"는 세 가지 구체적인 방식으로 중대한 역할을 하기 때문입니다.

첫째, 이것은 반드시 전송해야 하는 문자열입니다. 문서의 모든 샘플 요청 — cURL, Python, OpenAI SDK 예제, Anthropic SDK 예제 — 은 LongCat-2.5-Preview를 사용하며, Retrieve Model 레퍼런스에서도 이를 경로 매개변수로 사용합니다. 대신 전송할 수 있는 GA 별칭은 없습니다.

둘째, 가격은 명시적으로 잠정적입니다. 가격 페이지는 모든 수치 위의 열 머리글에 "기간 한정"이라는 문구를 넣고, 두 번 읽을 가치가 있는 문장으로 끝맺습니다. "가격은 변경될 수 있습니다. LongCat API Platform에 표시된 가격과 귀하의 청구 기록이 기준입니다." 자기 숫자에 대한 권위가 아니라고 스스로 밝히는 요금표는, 그것을 토대로 단위 경제성 모델을 세우지 말라고 말하는 셈입니다.

셋째, 안정성 보장은 어디에도 없습니다. 공개된 지원 중단 예정 기간도, 버전 관리 약속도, 모델이 정식 출시될 때 동일한 ID를 유지할지, 아니면 -Preview가 새 이름으로 대체되어 그냥 지원 중단될지에 대한 언급도 없습니다. 그것이 프리뷰의 정상적인 위험이며, 이를 정직하게 받아들이는 방식은 다음과 같습니다: 오늘 호출할 수는 있지만, 오늘 작성한 호출이 계속해서 유지될 호출이라고 가정할 수는 없습니다.

여기서 '프리뷰'가 의미하지 않는 것은 바로 접근 제한입니다. 플랫폼은 셀프서비스 방식입니다. 등록하고, 키를 생성하고, 선불 잔액을 충전하면 됩니다. 중국 본토 사용자는 충전하기 전에 본인 인증을 완료해야 하며, 그 외 지역 사용자는 전화번호나 이메일 주소로 등록할 수 있습니다. 문서 어디에도 승인 절차를 거쳐야 모델을 이용할 수 있다는 내용은 없습니다.

매개변수와 아키텍처: 모두가 인용하는 그 숫자는 LongCat 2.0의 것입니다

Meituan은 LongCat-2.5-Preview의 파라미터 수를 공개하지 않는다. 변경 로그에도, 가격 페이지에도, API 레퍼런스에도, FAQ에도 없다. LongCat 2.5에 "대략 총 1조 6천억 개의 파라미터, 약 480억 개가 활성"이라는 설명이 붙어 있는 것을 보았다면, 그것은 2.5 라벨을 단 LongCat 2.0 수치를 본 것이다. 그리고 결정적인 단서는 그 문장이 거의 항상 "대략"이라는 표현으로 한정된다는 점인데, 이는 이 모델 카드에서 읽어낸 것이 아니라 더 오래된 모델 카드에서 그대로 옮겨왔기 때문이다.

그 숫자의 출처는 메이투안 자체의 longcat-2.0용 Hugging Face 모델 카드이며, 이 카드는 다음과 같이 시작합니다: “우리는 대규모 MoE 언어 모델인 LongCat-2.0을 소개합니다. 이 모델은 총 1조 6,000억 개의 파라미터를 갖추고 토큰당 약 480억 개가 활성화됩니다.”라고 시작합니다. 그 카드는 이어서 LongCat Sparse Attention, "1M 문맥 데이터의 수천억 개 토큰"에 걸친 사전 학습, 모델에 포함된 1,350억 개의 N-gram 임베딩 파라미터를 설명합니다. 이는 잘 문서화된 아키텍처이며, LongCat 2.0에 속합니다. 2.5가 그 형태를 계승했는지는 합리적인 기대이자 문서화되지 않은 사실입니다. 이 페이지는 그것을 LongCat 2.5 사양으로 적지 않을 것이며, 이번 달에 여러분이 읽는 다른 무엇도 그렇게 해서는 안 됩니다.

오픈 웨이트: 아니오

메이투안은 Hugging에 방대한 양을 공개하고 있다 — meituan-longcat 조직은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 모델에 걸쳐 약 30개의 리포지터리를 보유하고 있으며, LongCat-2.0 제품군도 빠짐없이 갖추고 있다: 기본 모델과 FP8 및 INT8 형제 모델이 모두 MIT 라이선스로 제공된다. LongCat-2.5 리포지터리는 존재하지 않는다. 이 조직에서 가장 최신 텍스트 생성 릴리스는 2026년 7월 초의 LongCat-2.0이며, Hub에서 LongCat-2.5를 검색해도 메이투안이나 다른 누구로부터도 리포지터리가 나오지 않는다.

이 패턴은 반대 방향에서도 시사하는 바가 있다. LongCat 2.0의 가중치가 공개되어 있다는 점은 오픈 가중치를 중심으로 형성되는 생태계에서 드러난다 — 커뮤니티의 3비트 및 2비트 양자화, MLX 변환, 혼합 정밀도 AutoRound 빌드 같은 것들이다. 2.5에는 그런 것이 전혀 없다. 아무도 양자화할 가중치가 없기 때문이다. Meituan이 리포지토리를 공개할 때까지는, LongCat 라인의 앞날이 어떻든 LongCat-2.5-Preview를 폐쇄형 API 전용 모델로 취급해야 한다.

벤더가 실제로 공개하는 범위

이것들은 2026년 10월 13일 Meituan 자체 문서와 가격 페이지에서 읽은 내용입니다. 그것들 모두는 공급업체 자체 수치이며, 어느 것도 독립적으로 검증되지 않았고, 마지막 것은 아예 수치가 아닙니다.

• 컨텍스트 윈도우 — 1,048,576 토큰. LongCat-2.5-Preview에 대한 Retrieve Model 레퍼런스의 예시 응답은 context_length: 1048576을 반환하며, 퀵스타트에서도 동일한 한도를 "1M 토큰 컨텍스트 윈도우"라고 설명합니다.

• 최대 출력 — 131,072 토큰. 퀵스타트에서는 이를 "최대 출력 길이 128K 토큰"이라고 씁니다. Chat Completions 참조에서는 상한을 131072로, 기본값을 128k로 둡니다. 하나의 숫자, 세 가지 표기 방식, 그리고 그중 가장 큰 것이 실제 상한입니다.

• 입력 모달리티 — 텍스트로 문서화됨. 동일한 Retrieve Model 응답은 input_modalities: ["text"]와 함께 모달리티 문자열이 text->text인 값을 반환합니다. 변경 로그는 이미지 입력을 주장합니다. 이 두 가지는 같은 문서 사이트에 있으며 서로 모순됩니다. 다음 섹션에서 이 문제를 다룹니다.

• 출력 모달리티 — 텍스트. 모델의 사고는 답변에 섞이지 않고 reasoning_content 필드에 별도로 반환됩니다. 추론 토큰은 사용량 블록에서 별도로 집계되므로 긴 연쇄에서 비용 귀속을 추적할 수 있습니다.

• 백만 토큰당 가격 — 캐시되지 않은 입력 $0.30, 캐시된 입력 $0.006, 출력 $1.20. 페이지에서는 이 세 가지를 모두 "한시적"이라고 표시한다. 같은 표에는 중국에서 청구되는 계정을 위한 위안화 요금표인 ¥2 / ¥0.04 / ¥8도 함께 실려 있다.

• 파라미터 — 이 모델에 대해서는 공개되지 않았습니다. 1.6T/48B 형태는 LongCat 2.0의 것입니다.

• 독립적인 점수 — 존재하지 않음. 낮은 점수가 아님: 점수 자체가 없음.

공급업체가 이미지에 대해 스스로 모순되는 경우

변경 로그의 핵심 주장은 분명하다: "멀티모달 이해: 새로운 이미지 이해 기능으로, 이미지 콘텐츠를 분석할 수 있으며, 크로스모달 Q&A, 콘텐츠 요약, 복잡한 시각적 추론을 지원한다." 다른 문서화된 차별점이라고는 저렴함뿐인 모델이라면, 바로 그 기능을 토대로 삼게 될 것이다.

API 참조 문서에는 반대라고 나와 있습니다. 바로 이 모델 ID로 호출되는 Retrieve Model은 다음을 반환합니다: input_modalities: ["text"] 및 output_modalities: ["text"]. Chat Completions 참조 문서에서는 메시지 content 필드를 "일반 텍스트 문자열로서의 메시지 콘텐츠"라고 설명합니다 — 문자열이지 콘텐츠 파트의 배열이 아니며, 이미지 URL 매개변수도, 첨부 파일 필드도 문서화된 요청 본문 어디에도 없습니다. 문서화된 인터페이스에는 그림을 넣을 자리가 없습니다.

그 두 페이지 중 하나는 낡은 내용이고, 외부에서는 어느 쪽인지 알 방법이 없습니다. 변경 로그는 릴리스 공지이며, 공지는 기능이 실제로 출시될 때 작성됩니다. API 레퍼런스는 엔드포인트가 실제로 받아들이는 내용을 바탕으로 생성되며, 레퍼런스 페이지는 누구든 가장 마지막에 업데이트하는 대상입니다. 그 추론은 한쪽을 가리키지만, 그것은 증거가 아니라 추론입니다. 그래서 이 페이지는 이미지 입력을 작동하는 기능이라고 단정하지 않습니다. 비전이 관심 이유라면, 10분을 들여 이미지 하나를 보내고 응답을 읽어 보세요. 변경 로그 문구를 기준으로 파이프라인을 계획하지 말고, 레퍼런스 페이지의 내용만으로 모델을 배제하지도 마세요.

벤치마크는 없습니다. 그게 현재 상황입니다.

Meituan은 LongCat-2.5-Preview에 대한 벤치마크를 공개하지 않았습니다. 문서에는 평가 표가 없고, 변경 로그에는 비교 차트가 없으며, 가격 페이지에는 점수가 없고, 이를 담은 출시 블로그 글도 없습니다 — Meituan 자체의 이전 세대 모델 페이지에는 기술 문서가 첨부되어 있지만, 2.5에는 우리가 어떤 Meituan 채널에서도 찾을 수 있는 이에 상응하는 내용이 없습니다. 이것은 이 기사의 누락이 아닙니다. 구매자가 가장 먼저 알아야 할 사실입니다.

독립적인 점수도 없다. LongCat 라인을 실제로 측정하는 Artificial Analysis는 — 여기에는 출시일이 2026년 6월 29일인 LongCat 2.0과 LongCat Flash Lite가 포함된다 — 2026년 10월 13일에 확인했을 당시 모델 인덱스에 LongCat 2.5 항목이 없었다. 이번 달에 LongCat 2.5 벤치마크 수치를 본다면, 가장 먼저 물어야 할 질문은 그것이 실제로 무엇에 붙어 있는가이다. 가장 그럴듯한 답은 누군가 두 모델이 같은 프로필을 공유한다고 가정하고 이름표만 바꿔 붙인 LongCat 2.0 결과라는 것이기 때문이다. 위에서 설명한 파라미터 수 혼동은 같은 오류가 옷만 바꾼 것이다.

공급업체가 실제로 주장하는 것, 그리고 그 전부가 재현되지 않은 것은 체인지로그의 세 항목 목록이다: 멀티모달 이해, "코드 생성, 코드 이해, 자동화된 프로그래밍 작업"에 걸친 "우수한 코딩 능력", 그리고 Claude Code, Hermes, OpenClaw, OpenCode 및 Kilo Code와의 효율적인 운영이다. 그것들은 공급업체가 의도를 설명한 것으로 받아들여라. 세 가지 중 둘은 이 부류의 모든 모델 카드가 하는 주장이고, 세 번째인 환경 호환성은 에이전트를 엔드포인트로 향하게 하고 도구 호출이 당신의 하네스가 이해하는 형태로 돌아오는지 확인함으로써 오후 한나절이면 직접 검증할 수 있는 종류의 것이다.

그것으로부터 응답을 얻는 방법

플랫폼은 하나의 키를 통해 두 개의 호환 가능한 인터페이스를 제공합니다. 이 키는 콘솔의 API 키 페이지에서 발급되며 Authorization: Bearer로 전달됩니다.

• 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.

• 허용되는 매개변수 — max_tokens 는 최대 131072(기본 128k), temperature 는 0에서 1까지, top_p, stream 은 SSE용, tools 및 tool_choice, 그리고 thinking 객체는 {"type":"enabled"} 또는 {"type":"disabled"}를 받습니다. 추론은 별도의 모델 ID가 아니라 요청에 대한 스위치입니다.

• 속도 제한 — 한도를 초과한 요청은 HTTP 429와 함께 retry_after: 60을 반환하며, 문서에서는 클라이언트 측 지수 백오프를 권장합니다. 분당 요청 수나 분당 토큰 수 상한은 어디에도 공개되어 있지 않으므로, 문서만으로는 동시성 예산을 산정할 수 없습니다. 한도는 도달해 봐야 알 수 있습니다. 작업당 수십 건의 호출을 발생시키는 에이전트 루프에서는 첫 429가 발생한 뒤가 아니라 그 전에 알아 둘 가치가 있습니다.

• 청구 — 선불 잔액, 요청당 과금, 성공한 응답에만 부과됩니다. 실패한 요청 — 문서에 명시된 401, 403, 429, 500 — 에는 명시적으로 요금이 부과되지 않습니다. 잔액은 만료되지 않으며, 프로모션 크레딧은 유료 잔액보다 먼저 소진됩니다.

디버깅 세션 하나를 잡아먹을 두 가지 세부 사항

첫 번째는 추론 필드입니다. 벤더 자체의 응답 예시는 content와 reasoning_content를 모두 담은 어시스턴트 메시지를 반환하며, reasoning_tokens는 usage.completion_tokens_details 안에 별도로 분리되어 있습니다. 이것은 OpenAI의 형태도 아니고 Anthropic의 형태도 아닙니다. 모든 응답마다 도착하는 인터리브된 필드입니다. 고정된 스키마로 역직렬화하면서 알 수 없는 키를 버리는 클라이언트는 모델의 사고를 조용히 폐기하게 되는데, 답변은 여전히 돌아오기 때문에 그 실패는 눈에 띄지 않습니다. 그러면 모델이 실제보다 약하다고 결론 내리게 되지만, 그 판단이 틀린 이유는 모델과 아무 관련이 없습니다. 출력 품질을 판단하기 전에 클라이언트가 이 필드를 유지하는지 확인하십시오.

두 번째는 위에 나온 모달리티 질문입니다. 이것이 이 목록에 오른 이유는 두 문서가 배포되는 방식에 있습니다: 변경 로그는 모델이 무엇을 할 수 있는지 이해하기 위해 읽는 페이지이고, API 참조는 어떻게 요청하는지 이해하기 위해 읽는 페이지입니다. 여기서 두 문서는 같은 모델에 대해 서로 다르게 말하며, 그 불일치는 정확히 릴리스 노트가 맨 앞에 내세우는 기능에 관한 것입니다.

무엇이 이 추천을 바꾸게 할까요?

이 페이지는 스냅샷이며, 확정된 모델이 아니라 네 가지 미해결 질문을 안고 있는 모델의 스냅샷입니다. 이를 진전시킬 다섯 가지 요소가 있습니다:

• 변경 로그의 이름 변경 또는 GA 항목 — 그 순간 -Preview가 더 이상 모델 ID가 아니게 되고, 가격에 더 이상 한시적이라는 라벨이 붙지 않으며, 안정성 약속이 의미를 갖게 됩니다.

• Meituan이나 측정 기관에서 나온 벤치마크 — 어느 쪽이든 현재 상황, 즉 모델의 역량이 단지 낮은 것이 아니라 알 수 없다는 상황을 대체할 수 있다.

• 릴리스 노트에서 단언하는 대신 레퍼런스에서 이미지 입력을 시연함 — 여기서의 수정은 생성된 페이지에 대한 한 줄 변경이며, 문서 세트에서 유일한 내부 모순을 해소할 것입니다.

• 파라미터 공개 또는 Hugging Face 리포지토리 — 둘 중 어느 것이든 있다면 2.5 아키텍처를 LongCat 2.0으로부터의 계승이 아니라 증거에 기반해 논의할 수 있을 것이다.

• 공개된 속도 제한 — 다섯 가지 중 가장 작은 값이며, 에이전트 워크로드를 계획할 수 있는지 여부에 가장 큰 영향을 미치는 항목입니다.

그동안의 실무적 태도는 명확하며, 이는 점수가 매겨지고 가격이 책정된 안정적인 모델에 취하는 태도와 같지 않습니다. 프로모션 가격의 미채점 프리뷰는 평가하는 모델이지, 프로덕션 경로를 향하게 하는 모델이 아닙니다. 따라서 폴백을 신중하게 설정할 가치가 있는 부분입니다. OrcaRouter에서는 저희가 제공하는 모델들이 하나의 키 뒤에서 공급자 정가에 제로 마크업으로 제공되므로, 벤더의 가격 변경이 갱신 시점이 아니라 같은 날 청구서에 반영되고, 자동 장애 조치는 성능이 저하된 요청을 코드가 알지 못하는 사이에 정상 공급자로 이동시킵니다. LongCat-2.5-Preview는 저희 라우트 중 하나가 아니며 저희가 제공하지 않으므로, 이를 사용해 보려면 Meituan 플랫폼으로 직접 가야 합니다. 여기서의 주장은 그 뒤에 무엇을 두든 도달하는 데 설정 한 줄이면 충분해야 한다는 것뿐입니다. 왜냐하면 이 모델이 제기하는 질문 — 내 작업에 충분히 좋은가 — 은 실행해 봐야만 답할 수 있는 것이며, 답은 아니오일 가능성이 충분히 있기 때문입니다.

그게 바로 전체의 형태다. LongCat 2.5는 문서화된 인터페이스, 공개된 가격, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 실제 플랫폼 위의 실제 모델이며, 동시에 파라미터와 벤치마크, 비전 지원이 모두 아직 확립되지 않은 프리뷰이기도 하다. 두 부분 모두 사실이고, 둘 다 기록할 가치가 있으며, 두 번째 부분은 아무도 다시 게시하지 않는 쪽이다.