美团LongCat-2.5曝光：外卖巨头杀进模型牌桌

美团LongCat-2.5曝光：外卖巨头杀进模型牌桌

你今天点的那单外卖，可能正来自一家"偷偷造大模型"的公司。

9月26日，海外AI监测机构 RadarAI 曝光了一款新模型——美团 LongCat-2.5-Preview。消息还没在国内科技媒体铺开，但曝光出来的参数已经够炸：1.6万亿总参数、480亿激活参数、100万 token 上下文、原生多模态，主攻长程任务。

说白了，一个送外卖、做即时零售、搞酒旅和买菜都做遍了的本地生活巨头，正式坐到了基础模型的牌桌上。

先把丑话说前头：这只是曝光，不是官宣。截至发稿，LongCat-2.5-Preview 的真实参数、发布节奏和产品形态，仍以美团官方渠道为准。下面聊的，是基于曝光信息的速读，不替官方下结论，也不帮它提前背书。

参数卡速读：大，但是"按需点亮"

把这张参数卡拆开看，最抓眼的就是三个数字：1.6T、48B、1M。

1.6T 是总参数规模，1.6万亿。放在国产模型里，这是第一梯队的大块头，量级摆在那儿。但真正有意思的是第二个数字——48B，每次只激活约480亿参数。

这就是典型的 MoE（混合专家）思路：模型总盘很大，但每次推理只"点亮"其中一小部分专家。好处是既撑得起大容量的知识底座，又不用为每一次对话付全量的算力账单。参数大，不等于每次都烧同样的钱；这也是大厂自研基座能讲通经济账的关键。

第三个数字 1M，是上下文长度——100万 token。什么概念？大概能一口气吞下一整本长篇小说，或者一家中型公司几年的内部文档，然后还"记得住"前面说过什么。对长程任务来说，这不是锦上添花，是地基。

原生多模态 + 长程任务：不跟你比谁跑分高

LongCat 这次的定位，不太像"又一个聊天机器人"。曝光信息指向的是长程任务（long-horizon tasks）：让模型像人一样，把一件复杂的事拆成很多步，自己规划、自己调工具、自己纠错，把一整条链路干完。

这跟"比谁在榜单上多对两道题"是两条路。而美团天然就长在这种场景里：外卖调度、商户经营、履约链路，全都是长链条、多角色、强实时的问题。自家有场景、有数据、也有那张越来越贵的算力账单——自研基座的逻辑就成立了。不是为发烧，是为降本，也是为在下一轮竞争里卡住自己的位置。

9月的牌桌，突然就热闹了

把 LongCat 放进9月的时间线，你会发现国产大模型这一个月像在"周更"。美团不是第一张椅子，但可能是最出人意料的一张。

小米先出手：MiMo-V3，上新架构 HySparse2，主打长上下文场景下的成本下降，公开说法是把长上下文成本压低了约80%。降本是9月的一条暗线，谁先把长文本用便宜了，谁就先跑通应用。

Kimi 走 Agent 路线：OK Computer 模式，给模型一台"虚拟电脑"，让它自己开浏览器、写代码、跑数据分析，甚至剪长视频。干的还是一件事——卷"能替人走多长、多复杂的一条路"。

百度蒸汽机升级：通用 AI 长视频生成，号称支持无限时长。内容生产的链路，被直接拉到"长"的维度。

把这几家摆在一起，口径惊人一致：少谈跑分，多谈"能帮你把一件事从头干到尾"。

更值得玩味的是门槛。大模型这桌牌，早就不只是算法公司的牌桌了。做手机的、做搜索的、做内容生成的，现在连送外卖的都坐了上来。当一个个原本隔行如隔山的巨头，都开始把最底层的模型攥回自己手里，说明一件事：大家默认，模型就是下一代的操作系统，谁不自己造，谁就把入口和利润交出去。

新主线：卷长链路，不卷跑分

9月的国产模型，悄悄换了一条主线。

过去一年，大家最爱比的是榜单、是分数、是谁又超过了谁。这个月画风变了——小米压成本、Kimi 给虚拟电脑、百度拉视频时长、美团带着本地生活的长链路场景入局。关键词从"更强"变成了"更长、更省、更能干活"。

这背后不是巧合。当模型能力摸到某个水位线，单点分数的边际收益在肉眼可见地下降，而"能不能替人跑完一条完整业务"的差距正在拉开。谁能把长链路做实，谁就离真正的生产力更近一步，也离用户的钱包更近一步。

美团的特殊性在于：它可能是这批玩家里面，离"真实业务闭环"最近的一家。外卖调度、即时零售、商户服务，每一个都是天然的长程任务训练场，跑出来的结果第二天就能用在真实的订单和骑手身上。它做基座，不为秀肌肉，是为了把自家的每一个环节，重新用模型跑一遍。

一张曝光图，掀开的可能是国产大模型竞争的新一桌。LongCat-2.5-Preview 到底成色几何，还得等官方把牌摊开、把参数和体验亮出来再说。但有一点已经清楚：当外卖巨头也开始自研基座，"大模型是巨头游戏"这件事，又被钉死了一颗钉子。

9月的牌桌还在加椅子。下一个坐下来的，会是谁？