# Meituan libera os pesos do LongCat-2.5, modelo de 1,6 trilhão de parâmetros

> O modelo de agentes está disponível sob licença MIT e pode rodar em chips Huawei Ascend. A Meituan relata bons resultados em vários testes de programação e agentes.

Oossa · 2026-11-15 · https://oossa.com/pt/meituan-releases-open-weights-for-1-6t-longcat-2-5

A Meituan liberou os pesos do LongCat-2.5, um modelo de 1,6 trilhão de parâmetros projetado para executar tarefas longas e com várias etapas, sobretudo de programação. O Decoder informa que o modelo foi treinado inteiramente em hardware chinês e que seus pesos foram disponibilizados uma semana após a apresentação.

O LongCat-2.5 é um modelo de mistura de especialistas: tem sub-redes especializadas, mas usa apenas algumas delas para cada token. Embora tenha 1,6 trilhão de parâmetros ao todo, cerca de 48 bilhões são ativados por token. A API da Meituan aceita entradas de até um milhão de tokens e respostas de até 128.000 tokens. O modelo processa texto, imagens e vídeo, e os usuários podem ativar ou desativar o modo de raciocínio.

## O que os desenvolvedores podem executar?

Os pesos são distribuídos sob a licença MIT, que permite uso comercial, modificação e redistribuição. Os desenvolvedores também podem testar o modelo por meio de uma interface de chat ou da API. A API é compatível com os formatos da OpenAI e da Anthropic e funciona com ferramentas de agentes como Claude Code, Codex e Hermes. Na promoção de lançamento da Meituan, o preço é de cerca de €0,27 por milhão de tokens de entrada e €1,07 por milhão de tokens de saída.

A Meituan também lançou uma versão de 4 bits, que reduz a precisão numérica usada para armazenar os pesos e as ativações do modelo. A empresa afirma que essa versão mantém a precisão no mesmo nível do modelo sem compressão. Nos testes de carga, ela aumentou em 43,3% a taxa de processamento de prompts e em 42,77% a taxa de geração de respostas, em comparação com uma versão de 8 bits. Um guia para hospedagem própria descreve uma implantação com 194 aceleradores Huawei Ascend Atlas A2: dois para processamento de imagens, 64 para prompts e 128 para respostas.

## Qual é o desempenho do modelo?

A Meituan informa uma pontuação de 88.4 no Terminal Bench v2.1, que avalia tarefas de linha de comando. O resultado fica abaixo dos 89.1 do Claude Opus 5 e dos 88.8 do GPT-5.6 Sol, mas acima dos 90.6 do Deepseek-V4.1-Flash — na verdade, não: o Deepseek lidera os resultados listados, com 90.6. No Terminal Bench v4.0, o LongCat-2.5 marcou 38.5, à frente dos 37.3 do GPT-5.6 Sol, mas atrás dos 53.9 do Claude Opus 5.

No DeepSWE, teste de correção de bugs em repositórios de código reais, a Meituan informa um aumento de 9.7 no resultado anterior para 64.6 com o LongCat-2.5. Ainda assim, o modelo fica atrás do Deepseek-V4.1-Flash, com 74.2, e do GPT-5.6 Sol, com 72.7. O modelo marcou 91.9 no BrowseComp, teste de busca na web, o maior resultado da tabela da Meituan; a empresa realizou o teste em seu próprio ambiente. Esses são resultados de avaliações divulgados pela Meituan, e o The Decoder não cita testes independentes dos benchmarks.

## Os fatos

- O LongCat-2.5 tem 1,6 trilhão de parâmetros ao todo, com cerca de 48 bilhões ativos por token.
- A Meituan informa pontuações de 88.4 no Terminal Bench v2.1 e 38.5 no Terminal Bench v4.0.
- O guia para hospedagem própria descreve uma configuração com 194 aceleradores Huawei Ascend Atlas A2.
- Os pesos são distribuídos sob licença MIT, e os preços promocionais da API são de cerca de €0,27 por milhão de tokens de entrada e €1,07 por milhão de tokens de saída.

## Por que importa

Para desenvolvedores que querem adaptar ou implantar comercialmente um modelo de agentes, a licença MIT permite modificação e redistribuição, e a API oferece uma forma de testar o LongCat-2.5 sem montar a infraestrutura de hardware. A hospedagem própria, porém, é documentada em um cluster Huawei com 194 chips; os resultados de benchmark são da própria Meituan, então ainda não se sabe como o modelo se sai em testes independentes.

## Fontes e referências

1. [Meituan releases a 1.6-trillion-parameter agent model that never touched an Nvidia GPU](https://the-decoder.com/meituan-releases-a-1-6-trillion-parameter-agent-model-that-never-touched-an-nvidia-gpu/) – The Decoder, 2026-11-15

Última atualização: 2026-11-15