LongCat 2.5：美團的預覽模型是什麼，以及它不是什麼

要求LongCat 2.5在美團自家平台上，你取得的模型叫作LongCat-2.5-Preview——而這個後綴並非裝飾。它是模型 ID，是每個程式碼範例中的字串，是價目表上的名稱，也是供應商模型列表端點唯一會傳回的 LongCat 2.5 項目。美團的 LongCat API 平台在 2026 年 9 月 25 日一則附有日期的變更日誌項目下讓它上線，與該平台唯一另一個模型LongCat-2.0並列。將近三週後，它仍未更名，其價格仍持續被標示為促銷價，而且沒有人——包括美團在內——為它發表過任何一個基準測試數字。

這個組合正是這個頁面存在的全部理由。介面已有完整文件說明：一個與 OpenAI 相容的端點、一個與 Anthropic 相容的端點、一份已公開的費率表、一個已公開的上下文限制。能力概況則完全沒有文件說明，而且同一套文件中的兩個頁面，對一項主打功能有兩種不同的描述方式。如果你正在決定是否要以此為基礎來開發，有用的做法是精確列出哪些是已知的、哪些是宣稱的，以及哪些根本不存在。

LongCat 2.5 是什麼，以及它是由誰發佈的？

LongCat 是美團的模型系列，而 LongCat API 平台是美團自家的服務介面，並非第三方閘道。該平台的常見問題將其服務描述為「專為 LongCat 系列模型提供的 AI 模型代理服務」，並保持與 OpenAI 及 Anthropic API 格式的相容性，讓現有 SDK 無需修改即可運作。廠商自身頁面上的支援地址是 longcat-team@meituan.com，而文件網站、主控台與 API 主機全都位於美團控制的網域及美團的靜態資產 CDN 之下。

這份目錄很短。平台支援的模型表只列出兩筆項目：LongCat-2.5-Preview 與 LongCat-2.0，兩者的描述完全相同，都是「高效能 Agentic 模型」。GET /openai/v1/models端點回傳的也只有這同樣兩筆，別無其他，且每一筆的owned_by都設為「LongCat」。所以「LongCat 2.5」並不是一個含有各種變體、你得從中挑選的系列——2.5 就只有一個模型，它是平台上這兩者中較新的一個，也是平台自家隨用隨付定價頁面首要主打的模型。

廠商在發行說明中說它的用途有三項：圖像理解、程式編寫，以及與主流開發環境的相容性——其中點名了 Claude Code、Hermes、OpenClaw、OpenCode 和 Kilo Code。那份發行說明是廠商自家標有日期的條目，而那也是上述說法唯一出現的地方。

「Preview」是模型 ID，不是行銷用語。

這個區別比平常更為重要，因為在這個平台上，「預覽」在三個具體面向上扮演著關鍵支撐的角色。

首先，它是您必須傳送的字串。文件中的每一個範例請求——cURL、Python、OpenAI SDK 範例、Anthropic SDK 範例——都使用LongCat-2.5-Preview，而 Retrieve Model 參考則會將其用作路徑參數。沒有 GA 別名可以改為傳送。

其次，價格明確是暫時性的。定價頁面在每個數字上方的欄標題中都放上「限時」字樣，並以一句值得讀兩次的話作結：「價格可能有所變動。LongCat API Platform 上顯示的價格與您的帳單記錄為準。」一份告訴你它並非自身數字權威來源的價目表，等於在告訴你：別用它來建立單位經濟模型。

第三，任何地方都不存在穩定性承諾。沒有公布任何棄用時程，沒有版本化承諾，也沒有任何說明交代模型在正式推出後是否會保留相同的 ID，或者 -Preview 是否會直接退役、讓位給新名稱。這是預覽版的正常風險，而誠實面對它的方式是：你今天可以呼叫它，但你不能假設你今天寫的呼叫，就是你日後仍保有的呼叫。

預覽不代表這裡的存取受到限制。這個平台是自助式的：註冊、建立金鑰、儲值預付餘額。中國大陸的使用者必須先完成身分驗證才能儲值；中國大陸以外的使用者可以用手機號碼或電子郵件地址註冊。文件中沒有任何內容規定模型必須通過審批流程才能使用。

參數與架構：大家都在引用的那個數字是屬於 LongCat 2.0 的

美團並未公布 LongCat-2.5-Preview 的參數量。它不在更新日誌裡，不在定價頁面上，不在 API 參考文件中，也不在常見問題中。如果你看過「總參數量約 1.6 兆、其中約 480 億為活躍參數」這類說法被掛在 LongCat 2.5 名下，那你看到的是穿著 2.5 標籤的 LongCat 2.0 數字——而破綻在於，這個句子幾乎總會加上「大約」這個限定詞，因為它是從舊版模型卡沿用過來的，而不是從這一份讀出來的。

那個數字的來源是美團自家針對 longcat-2.0 的 Hugging Face 模型卡，開頭寫道：「我們推出 LongCat-2.0，一個大規模 MoE 語言模型，具有 1.6 兆總參數，且每個 token 約啟用 480 億個參數。」該模型卡接著描述了 LongCat Sparse Attention、以「數千億個 1M 上下文資料 token」進行預訓練，以及模型中包含的 1,350 億個 N-gram 嵌入參數。這是個文件記載詳盡的架構，而且它屬於 LongCat 2.0。2.5 是否承襲那樣的架構，是合理預期，也是未經記載的事實。本頁不會把它列為 LongCat 2.5 的規格，你這個月讀到的其他任何內容也不應該這麼做。

開放權重：否

美團在 Hugging Face 上發布了大量內容——meituan-longcat組織旗下約有三十個儲存庫，涵蓋文字、圖像、影片與音訊模型，而 LongCat-2.0 系列更是完整收錄其中：基礎模型加上 FP8 與 INT8 版本，全部採用 MIT 授權。並沒有 LongCat-2.5 的儲存庫。該組織最新的文字生成發布是 2026 年 7 月初的 LongCat-2.0，而在 Hub 上搜尋 LongCat-2.5，無論是美團或其他人，都找不到任何儲存庫。

這個模式在另一個方向上同樣具有揭示性。LongCat 2.0 的權重開放，從圍繞開放權重形成的生態系即可看出——社群製作的 3 位元與 2 位元量化、MLX 轉換、混合精度 AutoRound 建置版本。這些在 2.5 上都不存在，因為沒有任何權重可供任何人量化。在 Meituan 發布儲存庫之前，請將 LongCat-2.5-Preview 視為封閉、僅提供 API 的模型，無論 LongCat 系列未來會是什麼樣子。

供應商實際發佈的信封

這些是於 2026 年 10 月 13 日從美團自家的文件與定價頁面讀取的。每一項都是供應商自己的數字；沒有任何一項經過獨立驗證，而最後一項根本不是數字。

• 上下文視窗 —— 1,048,576 個詞元。Retrieve Model 參考文件中，LongCat-2.5-Preview 的範例回應會傳回 context_length: 1048576，而快速入門指南則以文字敘述說明相同的上限為「1M 詞元上下文視窗」。

• 最大輸出 — 131,072 個 token。快速入門把它寫成「最大輸出長度為 128K 個 token」；Chat Completions 參考則把上限設為 131072，預設值為 128k。同一個數字，三種寫法，而其中最大者才是真正的上限。

• 輸入模態 —— 記載為文字。同一個 Retrieve Model 回應會傳回 input_modalities: ["text"]，其 modality 字串為 text->text。而更新日誌卻聲稱支援圖片輸入。這兩件事都位於同一個文件網站上，卻彼此矛盾；下一節會處理這個問題。

• 輸出模態 — 文字，模型的思考會另外在reasoning_content欄位中回傳，而非融入回答之中。推理詞元會在使用量區塊中分開計算，這使得長鏈的成本歸屬變得易於管理。

• 每百萬個 Token 的價格——未快取輸入 $0.30、快取輸入 $0.006、輸出 $1.20。頁面將這三者都標示為「限時」。同一張表也列出人民幣費率表：¥2 / ¥0.04 / ¥8，適用於在中國計費的帳戶。

• 參數 — 此模型未公布。1.6T/48B 的規格是 LongCat 2.0 的。

• 獨立評分——並不存在。不是低分：而是沒有分數。

供應商在圖片方面自相矛盾之處

更新日誌的頭條宣稱毫不含糊：「多模態理解：全新的圖像理解能力，能解析圖像內容，支援跨模態問答、內容摘要，以及複雜的視覺推理。」對於一個唯一其他有記載的差異化優勢就是便宜的模型來說，那正是你會據以發展的功能。

API 參考文件說的正好相反。針對這個確切的模型 ID 呼叫 Retrieve Model，會傳回 input_modalities: ["text"] 以及 output_modalities: ["text"]。Chat Completions 參考文件將訊息 content 欄位描述為「訊息內容為純文字字串」——是字串，不是內容零件的陣列，而且任何已記載的請求主體中都沒有圖片 URL 參數，也沒有附件欄位。已記載的介面中沒有任何位置可以放入圖片。

那兩個頁面中有一個已經過時，而從外部無法判斷是哪一個。變更日誌是一則發佈公告，而公告是在某項能力推出時撰寫的；API 參考文件則是根據端點實際接受的內容產生，而參考頁面是所有人最後才會更新的東西。那套推論指向某一個方向，而它是推論而非證據，因此本頁不會斷言影像輸入是可運作的功能。如果你感興趣的原因是視覺功能，就花十分鐘傳送一張影像並閱讀回應。不要圍繞變更日誌的措辭來規劃管線，也不要僅憑參考頁面就排除這個模型。

沒有基準。這就是現狀。

美團尚未發佈 LongCat-2.5-Preview 的任何基準測試結果。文件裡沒有評估表，更新日誌中沒有比較圖表，定價頁面上沒有分數，也沒有發佈部落格文章可承載這些內容——美團自家前一代的模型頁面附有一份技術說明，而 2.5 在我們能找到的任何美團平台上都沒有同等內容。這不是本文的疏漏；這是買家需要知道的第一個事實。

也沒有獨立的評分。Artificial Analysis 確實有評測 LongCat 系列——其收錄了發布日期為 2026 年 6 月 29 日的 LongCat 2.0，以及 LongCat Flash Lite——但我們在 2026 年 10 月 13 日查看時，其模型索引中並沒有 LongCat 2.5 的條目。如果你這個月看到某個 LongCat 2.5 的基準測試數字，第一個該問的問題是它實際上附屬於什麼，因為最可能的答案是，那是某個假定這兩個模型有相同表現特徵的人，把 LongCat 2.0 的結果重新貼標而成的。上述的參數數量混淆，是同一種錯誤換了另一套外衣。

廠商實際聲稱的（全都未經重現）是變更日誌裡的三項清單：多模態理解、「優異的編碼能力」，涵蓋「程式碼生成、程式碼理解與自動化程式設計任務」，以及能與 Claude Code、Hermes、OpenClaw、OpenCode 和 Kilo Code 有效率地協同運作。把這些當成廠商對其意圖的描述。這三項中有兩項是這類模型卡都會有的宣稱，而第三項——環境相容性——則是你可以自己花一個下午驗證的那種事：把你的代理指向該端點，看看工具呼叫回傳的格式是否是你的測試框架所能理解的。

如何讓它做出回應

平台提供兩組相容的介面，皆使用單一金鑰，該金鑰由主控台的 API 金鑰頁面核發，並以Authorization: Bearer 的形式傳遞。

• 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.

• 可接受的參數 — max_tokens 最高 131072（預設 128k）、temperature 從 0 到 1、top_p、stream 用於 SSE、tools 與 tool_choice，以及 thinking 物件，可接受 {"type":"enabled"} 或 {"type":"disabled"}。推理功能是請求上的開關，而非獨立的模型 ID。

• 速率限制 — 超出限制的請求會回傳 HTTP 429，並帶有 retry_after: 60，而文件建議用戶端採用指數退避。任何地方都沒有公布每分鐘請求數或每分鐘權杖數的上限，因此你無法根據文件來估算併發預算；你得實際觸及限制才會發現它。對於每個任務會發出數十次呼叫的代理迴圈來說，這點值得在第一次遇到 429 之前就知道，而不是之後才知道。

• 計費——預付餘額，每次請求收費，且僅限成功回應。失敗的請求——文件列明 401、403、429 和 500——明確不計費。餘額不會過期，且促銷額度會先於付費餘額被消耗。

兩個會讓你多花一次除錯時間的細節

第一個是 reasoning 欄位。廠商自家的回應範例會傳回一則助理訊息，同時帶有 content 與 reasoning_content，並帶有 reasoning_tokens，於以下欄位中分項列出：usage.completion_tokens_details。那不是 Open​AI 的格式，也不是 Anthrop​ic 的格式：它是每一則回應都會出現的交錯欄位。若用戶端將其反序列化為固定結構描述並捨棄未知的鍵，就會悄悄丟棄模型的思考內容——而這種失敗是看不見的，因為答案照樣會回傳。你會因此認定這個模型比它實際上更弱，而你的判斷是錯的，且出錯的原因與模型本身毫無關係。在評斷輸出品質之前，請先確認你的用戶端有保留這個欄位。

第二個是上方的那個模態問題。它會出現在這份清單上，是因為這兩份文件的分工方式：更新日誌是你用來瞭解模型能做什麼的頁面，而 API 參考文件是你用來瞭解該如何提問的頁面。在這裡，它們對同一個模型的說法不一致，而這個不一致正好就出在版本說明開頭主打的特色上。

什麼會改變這項建議？

本頁是一份快照，而且它是一個帶有四個未解問題、而非已定論模型的快照。有五件事會推動它：

• 更新日誌中的更名或 GA 條目——當-Preview不再是模型 ID 的那一刻，價格就不再標示為限時，而穩定性承諾也才變得有意義。

• 一份基準測試，無論是來自美團，還是來自某個評測機構——兩者都能取代目前的情況，亦即模型的能力並非只是偏低，而是未知。

• 圖片輸入是在參考文件中示範，而非在發行說明中斷言——這裡的修正只是對一個產生的頁面做一行變更，而這將解決文件集中唯一的內部矛盾。

• 參數揭露或 Hugging Face 儲存庫——兩者之一都能讓 2.5 架構基於證據受到討論，而非藉由從 LongCat 2.0 繼承而來。

• 已公布的速率限制 —— 五者中最小的，也是最能影響代理工作負載是否可規劃的一項。

在此期間，實際的姿態很明確，而這與你對一個有評分、有定價、穩定的模型所採取的姿態並不相同。一個未經評分、以促銷價格提供的預覽模型，是你用來評估的模型，而不是你會將生產路徑指向的模型——這使得備援方案成為值得仔細設定的部分。在 OrcaRouter 上，我們所提供的模型以供應商定價、零加成的方式置於單一金鑰之後，因此供應商的價格變動當天就會反映到你的帳單上，而不是等到續約時才調整，而且自動容錯移轉會將效能退化的請求移至健康的供應商，而你的程式碼無需知情。LongCat-2.5-Preview 並非我們的路由之一，我們也不提供該模型，因此要試用它意味著直接前往美團的平台；這裡的論點僅在於，無論你在它背後保留什麼，都應該只需一行設定就能觸及，因為這個模型所提出的問題——它對我的工作而言是否足夠好——是你只能透過實際運行來回答的問題，而答案很可能是否定的。

而這就是整件事的全貌。LongCat 2.5 是真實平台上的一個真實模型，具有有文件記錄的介面、已公開的價格，以及 1M-token 的上下文視窗，同時它也是一個預覽版，其參數、基準測試與視覺支援全都尚未確立。這兩半都是真的，兩者都值得寫下來，而第二半是沒有人會轉載的那一半。