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Meituan lança oficialmente o modelo de IA "LongCat-2.5", com suporte a imagens e 1,6 trilhão de parâmetros no total, voltado a delegar tarefas longas de desenvolvimento, por US$ 1,20 por milhão de tokens de saída

Em 2 de novembro de 2026, a equipe LongCat da Meituan, gigante chinesa de delivery, lançou oficialmente o modelo de IA "LongCat-2.5". Ele tem arquitetura MoE com 1,6 trilhão de parâmetros no total, dos quais cerca de 48 bilhões são ativados por token, e consegue lidar com imagens e texto em conjunto. Foi pensado para delegar a agentes de IA tarefas longas, como o desenvolvimento de projetos de software inteiros.

2 de novembro de 2026Leitura de 3 min
Captura da página oficial de LongCat API Platform — Change Log
LongCat API Platform — Change Log · FonteCapturada em: 3 de novembro de 2026

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Em 2 de novembro de 2026, a LongCat, equipe de desenvolvimento de IA da Meituan, gigante chinesa de delivery, lançou oficialmente o modelo de IA "LongCat-2.5". Ele sucede a versão prévia "LongCat-2.5-Preview", publicada em 25 de setembro, e, segundo a equipe, combina a compreensão de imagens com a capacidade de programação, podendo ser usado para programar observando a tela, para trabalhos de design e para tarefas em 3D. Ele já está disponível no serviço de chat e na API da Meituan.

Visão geral do modelo

Segundo a documentação oficial e a imprensa, as principais especificações do LongCat-2.5 são as seguintes.

  • Arquitetura: cerca de 1,6 trilhão de parâmetros no total, com cerca de 48 bilhões ativos por token, em uma configuração MoE (um mecanismo que alterna entre vários modelos especialistas)
  • Entrada: imagens e texto. Converte as imagens em tokens discretos próprios e as processa junto com o texto, com um projeto preparado para imagens desde o início
  • Tamanho do contexto: 1 milhão de tokens. Cada saída pode ter até 128 mil tokens
  • Uso: tarefas de agente de longa duração que abrangem terminal, navegador, operação de telas, planilhas e ferramentas de design

A equipe LongCat afirma que, ao incluir muitos fluxos de trabalho longos nos dados de treinamento e aplicar aprendizado por reforço em grande escala, aprimorou a capacidade do modelo de desenvolver em bases de código complexas e de construir projetos do início ao fim.

Integração com ferramentas de desenvolvimento e API

Segundo o registro de alterações oficial, ele funciona com diversas ferramentas de agentes de IA, como Claude Code, Codex e Hermes. A API suporta tanto o formato da OpenAI (/v1/chat/completions) quanto o da Anthropic (/v1/messages), o que facilita testá-lo com ferramentas existentes apenas trocando o destino da conexão.

Os preços da API por milhão de tokens são os seguintes. Todos são preços promocionais por tempo limitado, e nenhuma data de término foi informada.

  • Entrada (sem cache): US$ 0,30 (2 yuans)
  • Entrada (com cache): US$ 0,006 (0,04 yuan)
  • Saída: US$ 1,20 (8 yuans)

Desempenho e pesos abertos

Segundo o Unite.AI, nas avaliações divulgadas pela equipe LongCat, o modelo marcou 88,4 no Terminal Bench v2.1, que mede o trabalho no terminal (ante 70,8 da geração anterior, o LongCat-2.0), e 91,9 no BrowseComp, que mede a pesquisa de informações na web (ante 79,9). Todos são números apresentados pela própria Meituan, e a verificação por terceiros ainda está por vir.

Os pesos da geração anterior, o LongCat-2.0, foram publicados. Para o LongCat-2.5 também está prevista a publicação no GitHub e no Hugging Face, mas, até 3 de novembro, isso ainda não havia acontecido.

A visão do CoAI

Entre os modelos de IA chineses, DeepSeek, Qwen, Kimi e GLM são bem conhecidos, mas o LongCat da Meituan, depois do LongCat-2.0 de junho, com 1,6 trilhão de parâmetros no total, também lançou o sucessor LongCat-2.5 cerca de quatro meses depois. O LongCat-2.5 se destaca por lidar, em um único modelo, tanto com a compreensão de imagens quanto com tarefas longas de desenvolvimento, e pelo preço baixo de US$ 1,20 por milhão de tokens de saída.

Por outro lado, os números de desempenho são divulgados pela própria Meituan, e os preços são descontos por tempo limitado. Como é fácil testá-lo com APIs no formato da OpenAI ou da Anthropic, vale verificar a qualidade e o custo em tarefas reais antes de adotá-lo. Para uso profissional, também é bom conferir antes o tratamento dos dados e os termos de uso.

Fontes

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