Meituan's LongCat team released the model weights for LongCat-2.5 under the MIT license, marking a significant milestone as the 1.6 trillion-parameter mixture-of-experts (MoE) model was trained entirely on Chinese domestic hardware. The model activates approximately 48 billion parameters per token and supports a 1-million-token context window.
Benchmark results show LongCat-2.5 scoring 88.4 on Terminal Bench v2.1, placing it just behind Claude Opus 5 (89.1) and GPT-5.6 Sol (88.8). Meituan also published a 4-bit quantized version with a self-hosting guide built on 194 Huawei Ascend chips — notably offering no NVIDIA GPU option. Limited-time API pricing stands at roughly €0.27 per million input tokens and €1.07 per million output tokens.
Meituan Open-Sources 1.6T-Parameter LongCat-2.5 Model Trained Entirely on Domestic Chinese Hardware
Sorumluluk Reddi: Phemex Haberler'de sunulan içerik yalnızca bilgilendirme amaçlıdır. Üçüncü taraf makalelerden alınan bilgilerin kalitesi, doğruluğu veya eksiksizliğini garanti etmiyoruz. Bu sayfadaki içerik finansal veya yatırım tavsiyesi niteliği taşımaz. Yatırım kararları vermeden önce kendi araştırmanızı yapmanızı ve nitelikli bir finans danışmanına başvurmanızı şiddetle tavsiye ederiz.