Das LongCat-Team von Meituan hat am 25. September LongCat-2.5-Preview auf seiner eigenen API-Plattform veröffentlicht. Es ist die nächste Generation nach LongCat-2.0, das Ende Juni als Open Source erschien, und Meituan positioniert das neue Modell mit zwei Schlagworten: Langstrecken-Aufgaben und Multimodalität.
Einen Tag später kündigte das internationale Open-Source-Coding-Tool OpenCode an, LongCat-2.5-Preview für zwei Wochen kostenlos als Modell anzubieten, mit dem Hinweis auf Zero Data Retention.
Gleiche Parameterzahl, aber jetzt mit Augen
LongCat-2.5-Preview setzt weiterhin auf eine Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) mit insgesamt rund 1,6 Billionen Parametern, von denen pro Inferenz etwa 48 Milliarden aktiviert werden – in derselben Größenordnung wie Version 2.0. Das Modell unterstützt nativ einen Kontext von 1 Million Token, die maximale Ausgabe pro Anfrage liegt bei 128K Token.
Die Änderungen konzentrieren sich auf zwei Punkte. Erstens kommt Bildverständnis hinzu: Das Modell kann Bildinhalte analysieren und für multimodale Frage-Antwort-Aufgaben, Inhaltszusammenfassungen und visuelles Schlussfolgern nutzen. Zweitens richtet es sich an „langwierige“ Abläufe – Meituan nennt als Szenarien Terminal, Browser, Desktop-Software, Tabellenkalkulationen und Design-Tools, also Aufgaben, bei denen das Modell durchgehend mehrere Oberflächen bedient.
Die Programmierfähigkeiten stehen im Zentrum der Vermarktung. Meituan gibt an, das Modell zeige bei Codegenerierung, Codeverständnis und automatisierten Programmieraufgaben starke Leistungen und sei mit gängigen Coding-Tools wie Claude Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes und Kilo Code kompatibel. Die Schnittstelle unterstützt gleichzeitig das OpenAI- und das Anthropic-Format.
Bislang hat Meituan keine Benchmark-Werte veröffentlicht, sodass unklar ist, wie stark sich GUI-Bedienung und Langstrecken-Aufgaben gegenüber Version 2.0 verbessert haben – vergleichbare Daten von außen gibt es vorerst nicht. Diese Version trägt den Namen Preview, und Meituan hat auch nicht gesagt, ob die Gewichte wie bei 2.0 als Open Source veröffentlicht werden.
Was das für Entwickler in China bedeutet
Am unmittelbarsten wirkt sich der niedrige Umstiegsaufwand aus. Weil die Schnittstelle mit dem Anthropic-Format kompatibel ist, können Entwickler, die Claude Code gewohnt sind, einfach API-Adresse und Schlüssel ändern und das Modell im Hintergrund auf LongCat umstellen, ohne den Workflow neu zu schreiben. Für Teams, denen der Zugriff auf ausländische Modelle aus China heraus erschwert ist, bedeutet das ein zusätzliches, sofort nutzbares Backend.
Beim Preis hat Meituan Bestandsnutzern ein kostenloses Kontingent von 5 Millionen Token gegeben. Die offizielle Preisstruktur ist noch nicht veröffentlicht, und ob der Preis der Preview-Phase mit dem späteren regulären Preis übereinstimmt, muss noch geklärt werden.
Die Kombination aus langem Kontext und langen Abläufen zielt auf Arbeit auf Repository-Ebene ab. 1 Million Token reicht grob für den Hauptquellcode eines mittelgroßen Projekts, sodass das Modell alles auf einmal lesen und dann Änderungen vornehmen kann, statt Kontext häppchenweise zusammenzusetzen. Wie viele Schritte eine mehrstufige Aktion durchhält, ohne abzudriften, lässt sich erst sagen, wenn Entwickler es in der Praxis getestet haben.
Von Owl Alpha zu 2.5
Der Weg von LongCat lässt sich nachvollziehen. Vor der Open-Source-Veröffentlichung von Version 2.0 war das Modell unter dem Codenamen Owl Alpha anonym und kostenlos auf OpenRouter verfügbar, wo das Nutzungsvolumen zeitweise auf Platz eins der Plattform kletterte. Erst nach Bekanntgabe der Identität wurde es unter der MIT-Lizenz als Open Source veröffentlicht. Meituan gibt an, dass sowohl Training als auch Inferenz auf heimischen Chip-Clustern laufen.
Auch bei 2.5-Preview gilt wieder: erst kostenlos, Preis später. Die eigene Plattform vergibt ein Testkontingent, das ausländische Tool bietet zwei Wochen kostenlosen Zugang. Das tatsächliche Nutzungsvolumen und das Entwickler-Feedback aus den zwei Wochen auf OpenCode dürften die endgültige Preisgestaltung maßgeblich beeinflussen.
Quellen: Meituan LongCat API-Plattform, ITHome, offizieller OpenCode-Account, CocoLoop; geprüft wurden die Gesamtparameterzahl von 1,6 Billionen, rund 48 Milliarden aktive Parameter, ein Kontext von 1 Million Token, eine maximale Ausgabe von 128K sowie das Testkontingent von 5 Millionen Token.