Meituan lanza LongCat-2.5-Preview, un MoE de 1,6 billones de parámetros
El modelo activa 48.000 millones de parámetros por inferencia, admite un millón de tokens de contexto y añade comprensión de imágenes. API y web ya están abiertas.
LongCat API, la plataforma de modelos de Meituan, ha puesto a disposición pública LongCat-2.5-Preview. La nueva iteración del modelo de la compañía china llega con tres ejes: comprensión de imágenes, capacidad de código y una ventana de contexto de un millón de tokens. Tanto la API como el acceso por web están ya abiertos.
Qué hay dentro
El modelo sigue la ruta MoE de la familia LongCat: alrededor de 1,6 billones de parámetros totales, de los que se activan unos 48.000 millones en cada inferencia. Esa segunda cifra es la que le importa a quien paga las GPU, porque el coste por token va ligada a los parámetros activos, no al total.
La ventana de un millón de tokens es el otro dato llamativo. Da para meter una base de código mediana o un volcado de logs largo sin trocear nada, que es donde estos modelos pasan de ser un juguete a resolver tareas de varios pasos que no caben en las ventanas de 128.000 o 200.000 tokens habituales.
En el terreno multimodal incorpora lectura de imágenes: describir su contenido, responder preguntas cruzando texto e imagen y resumir material visual. En código, la compañía habla de generación, comprensión de repositorios y automatización de tareas de programación, y añade compatibilidad con Claude Code, Hermes, OpenClaw, OpenCode y Kilo Code, todos ellos entornos de agentes de programación. Ese detalle sitúa al modelo en la liga de los asistentes que se ejecutan sobre una terminal o un editor, no solo en la del chat.
El registro de cambios de la plataforma recoge los detalles del despliegue.
Lo que no dice el anuncio
Todo lo anterior sale de la documentación oficial, y ahí se acaba el material. No hay cifras de rendimiento, ni comparativas con otros modelos, ni precios por millón de tokens, ni límites de tasa. Tampoco se menciona la licencia ni si los pesos van a publicarse: de momento es un servicio por API, no un modelo descargable.
El sufijo Preview apunta a que Meituan todavía considera esto una versión de tanteo, con cambios por delante. Quien vaya a integrarlo en producción debería asumir que el endpoint puede moverse bajo los pies.
Que una empresa de reparto y servicios locales saque un modelo de este tamaño dice bastante del coste de entrada en la carrera de los modelos fronterizos, y de que ya no es un club cerrado de laboratorios. Para quien administra infraestructura, la vía razonable es probarlo por API y medir latencia y coste con tráfico propio antes de meterlo en cualquier flujo crítico. Falta ver si el millón de tokens de contexto aguanta la factura cuando el prompt se llena de verdad.
