Aktualności, narzędzia i prawo AIPolska · codziennie
Narzędzia

LongCat-2.5 od Meituana z otwartymi wagami na licencji MIT

Meituan opublikował wagi modelu LongCat-2.5 z obsługą obrazu i wideo. Licencja MIT pozwala na użycie komercyjne, ale pliki zajmują 3,56 TB, a wyniki podaje producent.

Dwoje programistów w biurze z cegły porównuje projekt strony i kod na laptopie oraz monitorze, za szybą stoi szafa serwerowa
Ilustracja redakcyjna dailyAI

Meituan, chiński gigant dostaw jedzenia, udostępnił 9 listopada 2026 roku wagi modelu LongCat-2.5 na licencji MIT. Model ma 1,6 bln parametrów, analizuje obrazy i wideo, a producent kieruje go do długich zadań programistycznych. Pliki zajmują 3,56 TB. Wyniki zbliżają go do starszych modeli OpenAI i Anthropic, ale pochodzą od producenta, a najnowsi rywale nie trafili do porównania.

Co udostępnił Meituan 9 listopada

LongCat-2.5 to model o architekturze MoE (mixture of experts), w której przy każdym tokenie pracuje tylko część sieci. Według karty modelu całość liczy 1,6 bln parametrów, a aktywnych jest ok. 48 mld. VentureBeat zwraca uwagę, że metadane Hugging Face podają 1,8 bln, dlatego przyjmujemy wartość z opisu producenta.

Obok tekstu model przetwarza obrazy i wideo, zamieniając je na tokeny w tej samej przestrzeni co słowa. Meituan kieruje go do długich zadań agentowych, takich jak budowa całych projektów, praca na dużych bazach kodu i odtwarzanie interfejsów ze zrzutów ekranu. Obok głównej wersji opublikowano wariant W4A4 z wagami i aktywacjami zapisanymi na 4 bitach.

Sprawdziliśmy repozytorium 10 listopada 2026 roku. Plik LICENSE zawiera niezmienioną licencję MIT z zastrzeżeniem praw Meituana z 2026 roku, co pozwala na użycie komercyjne, modyfikacje i dalsze rozpowszechnianie, jeśli zachowa się informację o licencji. Poprzednik, LongCat-2.0, również miał taką licencję.

Jak LongCat-2.5 wypada w testach producenta

Największy skok widać względem LongCat-2.0, natomiast wobec konkurencji obraz jest mieszany. Wszystkie liczby pochodzą z tabeli Meituana. Część wyników rywali producent zaczerpnął z publicznych raportów, a pozostałe zmierzył sam i określa je jako orientacyjne.

  • W Terminal Bench v2.1 LongCat-2.5 ma 88,4 pkt wobec 70,8 pkt poprzednika, 89,1 pkt Claude Opus 5 i 90,6 pkt DeepSeek-V4.1-Flash.
  • W Terminal Bench v4.0 uzyskał 38,5 pkt, a Claude Opus 5 ma w tym zestawieniu 53,9 pkt.
  • W DeepSWE v1.1 ma 64,6 pkt wobec 9,7 pkt poprzednika i 74,2 pkt DeepSeek-V4.1-Flash.
  • W SWE Atlas, w części z pytaniami o bazę kodu, ma 58,3 pkt wobec 33,1 pkt poprzednika i 63,2 pkt Claude Opus 5.
  • W BrowseComp, teście wyszukiwania informacji, ma 91,9 pkt i wyprzedza Claude Opus 5 (90,8 pkt) oraz GPT-5.6-Sol (90,4 pkt).

Ile kosztuje API LongCat-2.5 w złotych

VentureBeat podaje ograniczoną czasowo cenę 0,30 USD za milion tokenów wejściowych, 1,20 USD za milion wyjściowych i 0,006 USD za milion tokenów z pamięci podręcznej. Po średnim kursie NBP z 9 listopada 2026 roku (1 USD = 3,9199 zł) to ok. 1,18 zł, 4,70 zł i 0,02 zł, bez VAT. Producent nie podał w materiałach, które udało się nam odczytać, daty końca promocji ani ceny standardowej.

Na przykładowym zadaniu z 200 tys. tokenów wejściowych i 100 tys. wyjściowych VentureBeat wylicza ok. 0,18 USD, wobec ok. 2,80 USD dla Claude Opus 5.5. Rzeczywisty rachunek zależy jednak od liczby prób, wywołań narzędzi i długości rozumowania, dlatego porównywać trzeba koszt ukończonego zadania, a nie samego tokena.

Czego wymaga uruchomienie modelu we własnej infrastrukturze

Otwarte wagi nie oznaczają modelu na zwykły serwer firmowy. Zsumowaliśmy rozmiar plików w repozytorium i wyszło 3,56 TB, a to dopiero miejsce na dysku, bez pamięci potrzebnej do obsługi zapytań. Meituan nie podaje minimalnej konfiguracji sprzętowej.

Karta modelu opisuje wdrożenie wyłącznie na platformach NPU, czyli akceleratorach innych niż typowe karty graficzne, przez odmianę silnika SGLang. Kwantyzacja W4A4 powstała z myślą o chińskich układach. Zespoły pracujące na sprzęcie NVIDII powinny najpierw sprawdzić, czy ich środowisko obsługuje ten punkt kontrolny razem z funkcjami wizji i wywoływania narzędzi.

Co to oznacza dla polskich firm

W naszej ocenie LongCat-2.5 jest dziś ciekawszy jako tani kandydat do testów przez API niż jako model do samodzielnego wdrożenia w typowej polskiej firmie. Licencja MIT usuwa przeszkodę prawną po stronie wag, ale nie rozwiązuje kwestii sprzętu ani odpowiedzialności za przetwarzane dane.

Przy korzystaniu z usługi hostowanej trzeba ustalić, gdzie trafiają dane, jak długo są przechowywane i czy dostawca spełnia wymogi RODO, zanim prześle się kod lub zrzuty ekranu z danymi osobowymi. Karta modelu nie zawiera wyników dla języka polskiego, a redakcja nie testowała jeszcze LongCat-2.5 na polskich poleceniach. Warto zacząć od zadań bez danych poufnych i porównać wynik z modelem używanym obecnie.

Ograniczenia i niewiadome

Nie znaleźliśmy niezależnych testów LongCat-2.5 na opublikowanych wagach. Tabela Meituana miesza pomiary własne z cytowanymi, w różnych warunkach, i pomija nowsze modele, takie jak GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5 czy Fable 5.2. Wpisu technicznego producenta nie udało się nam odczytać, więc opieramy się na karcie modelu i relacji VentureBeat.

VentureBeat przypomina, że w październiku amerykański Departament Bezpieczeństwa Krajowego wykluczył DeepSeek z zamówień federalnych. Na 9 listopada nie znalazł podobnego ograniczenia dotyczącego Meituana, ale firmy pracujące dla administracji USA powinny śledzić te przepisy, bo samodzielne uruchomienie modelu nie znosi takich zakazów.

Źródła i data sprawdzenia

  1. meituan-longcat/LongCat-2.5 - karta modeluMeituan / Hugging Face, publikacja: 2026-11-09, sprawdzono: 2026-11-10
  2. LongCat-2.5 - plik licencjiMeituan / Hugging Face, publikacja: 2026-11-09, sprawdzono: 2026-11-10
  3. Meituan releases the open weights of its LongCat-2.5 LLM with vision under a permissive MIT LicenseVentureBeat, publikacja: 2026-11-09, sprawdzono: 2026-11-10
  4. Kursy średnie walut obcych, tabela A nr 218/A/NBP/2026Narodowy Bank Polski, publikacja: 2026-11-09, sprawdzono: 2026-11-10
Nota redakcyjna

Artykuł ma charakter informacyjny. Przy decyzjach prawnych, finansowych lub organizacyjnych warto zweryfikować wnioski w odniesieniu do konkretnej sytuacji.