Laut Technode unterstützt es damit visuelles Coding, kreatives Design und 3D-Aufgaben. Das ist mehr als ein weiteres Modell-Update: Meituan verbindet zwei Fähigkeiten, die bisher oft getrennt behandelt wurden.
Die Kombination aus visuellen Fähigkeiten und Coding zielt auf Aufgaben, bei denen beides zusammenkommt. Technode zufolge verarbeitet LongCat-2.5 die verschiedenen Eingaben in einem gemeinsamen Rahmen, statt sie getrennt zu behandeln. Ob das in der Praxis trägt, entscheidet sich nicht an der Ankündigung, sondern an dem, was das Modell bei längeren Aufgabenfolgen leistet.
Training gegen den Agenten-Abbruch
Technode zufolge greift Meituan genau dort an, wo Agenten in echten Läufen abbrechen: Das Training verwandelt Fehler aus realen Agentenläufen in reproduzierbare Aufgaben. Diese Aufgaben sollen die Lücken schließen, die das Modell in der Praxis zeigt.
Ob das reicht, um die Ausdauer und Zuverlässigkeit bei langen Aufgabenfolgen spürbar zu verbessern, lässt sich anhand der Ankündigung nicht sagen. Was fehlt, sind Benchmark-Ergebnisse zu langen Aufgabenfolgen. Solange die ausbleiben, bleibt der Unterschied zwischen Trainingsansatz und tatsächlicher Leistung eine offene Baustelle.
Verfügbar, aber noch nicht vollständig offen
Ausprobieren lässt sich LongCat-2.5 schon jetzt über Meituans Online-Chatdienst und die API-Plattform. Die Veröffentlichung auf GitHub und Hugging Face ist laut Technode geplant, aber noch nicht erfolgt. Zwischen „läuft schon“ und „ist angekündigt“ liegt genau die Lücke, die man beim Testen im Blick behalten sollte.
Wer das Modell über den Chatdienst oder die API nutzt, arbeitet mit der aktuellen Fassung – nicht mit einer künftigen Veröffentlichung auf den Modellplattformen. Ob die geplanten Releases auf GitHub und Hugging Face zusätzliche Möglichkeiten bringen, geht aus dem Beleg nicht hervor.