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메이퇀, AI 모델 'LongCat-2.5' 정식 공개… 총 파라미터 1.6조의 이미지 지원 모델, 긴 개발 작업용, 출력 100만 토큰당 1.2달러

중국의 배달 대기업 메이퇀(Meituan)의 LongCat 팀은 2026년 11월 2일 AI 모델 'LongCat-2.5'를 정식으로 공개했습니다. 총 파라미터 1.6조, 토큰당 약 480억 개가 활성화되는 MoE 구조로, 이미지와 텍스트를 함께 다룰 수 있습니다. 소프트웨어 프로젝트 전체 개발처럼 오래 이어지는 작업을 AI 에이전트에 맡기는 용도를 상정하고 있습니다.

2026년 11월 2일약 2분 소요
LongCat API Platform — Change Log 공식 페이지 스크린샷
LongCat API Platform — Change Log · 출처촬영일: 2026년 11월 3일

촬영일 기준 공식 페이지이며 기사 게시 당시와 다를 수 있습니다. 이미지를 선택하면 확대할 수 있습니다.

중국의 배달 대기업 메이퇀(Meituan)의 AI 개발 팀 LongCat은 2026년 11월 2일 AI 모델 'LongCat-2.5'를 정식으로 공개했습니다. 9월 25일 공개한 프리뷰 버전 'LongCat-2.5-Preview'에 이은 것으로, 이미지 이해 능력과 코딩 능력을 결합해 화면을 보면서 하는 코딩, 디자인 제작, 3D 작업 등에 쓸 수 있다고 합니다. 메이퇀의 채팅 서비스와 API에서 이미 사용할 수 있습니다.

모델 개요

공식 문서와 보도에 따르면 LongCat-2.5의 주요 사양은 다음과 같습니다.

  • 구조: 총 파라미터 약 1.6조, 토큰당 약 480억 개의 파라미터가 활성화되는 MoE(여러 전문가 모델을 전환하는 방식)
  • 입력: 이미지와 텍스트. 이미지를 독자적인 이산 토큰으로 바꿔 텍스트와 함께 다루는, 처음부터 이미지를 지원하도록 만든 구조
  • 컨텍스트 길이: 100만 토큰. 1회 출력은 최대 12만 8,000토큰
  • 용도: 터미널, 브라우저, 화면 조작, 스프레드시트, 디자인 도구에 걸친 장시간 에이전트 작업

LongCat 팀은 긴 작업 흐름을 학습 데이터에 많이 추가하고 대규모 강화학습을 진행해, 복잡한 코드베이스 개발과 프로젝트를 처음부터 끝까지 완성하는 작업 능력을 높였다고 밝혔습니다.

개발 도구 연동과 API

공식 업데이트 기록에서는 Claude Code, Codex, Hermes 등 다양한 AI 에이전트 도구 위에서 작동한다고 밝히고 있습니다. API는 OpenAI 형식(/v1/chat/completions)과 Anthropic 형식(/v1/messages)을 모두 지원하므로, 기존 도구에서도 접속 대상만 바꾸면 쉽게 시험해 볼 수 있습니다.

API 요금은 100만 토큰당 다음과 같습니다. 모두 기간 한정 할인 가격이며, 종료일은 제시되지 않았습니다.

  • 입력(캐시 없음): 0.30달러(2위안)
  • 입력(캐시 있음): 0.006달러(0.04위안)
  • 출력: 1.20달러(8위안)

성능과 오픈 웨이트

Unite.AI에 따르면 LongCat 팀이 공개한 평가에서 터미널 작업을 측정하는 Terminal Bench v2.1은 88.4(이전 세대 LongCat-2.0은 70.8), 웹 검색 조사를 측정하는 BrowseComp는 91.9(같은 비교 79.9)였습니다. 모두 메이퇀이 직접 제시한 수치로, 제3자 검증은 아직입니다.

이전 세대 LongCat-2.0은 가중치가 공개됐습니다. LongCat-2.5도 GitHub와 Hugging Face에 공개할 예정이라고 밝혔지만, 11월 3일 기준으로는 공개되지 않았습니다.

CoAI 편집부의 시각

중국의 AI 모델로는 DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM 등이 알려져 있지만, 메이퇀의 LongCat도 6월의 총 파라미터 1.6조 LongCat-2.0에 이어 약 4개월 만에 후속 모델 LongCat-2.5를 내놓았습니다. 이번 LongCat-2.5는 이미지 이해와 긴 개발 작업을 하나의 모델로 다루는 점, 그리고 출력 100만 토큰당 1.2달러라는 낮은 가격이 특징입니다.

한편 성능 수치는 메이퇀 자체 발표이고, 요금도 기간 한정 할인입니다. OpenAI 형식이나 Anthropic 형식의 API로 손쉽게 시험해 볼 수 있으니, 실제 작업에서 품질과 비용을 확인한 뒤 사용하는 것이 좋습니다. 업무에 쓸 경우에는 데이터 처리 방식과 이용 약관도 미리 확인해 두세요.

출처

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