美团旗下的LongCat API开放平台在9月25日上线了新一代大模型LongCat-2.5-Preview，官方给出的两个关键词是长程任务和多模态。模型延续混合专家路线，总参数量约1.6万亿，每次推理只激活约480亿，原生支持100万token的上下文窗口。API接入和网页端体验入口同步开放。
这一版最实在的新增是图片理解。官方更新日志写明，模型可以解析图像内容，支持跨模态问答、内容摘要与复杂视觉推理。落到具体场景，图上表格识别、流程图解析、界面草图转代码、架构图转描述都能试。对智能体来说，这意味着截图、图表、设计稿可以直接进上下文，不必先调一个单独的视觉模型把图翻译成文字。
Coding能力被官方单独列为核心特性，称在代码生成、代码理解与自动化编程任务上表现突出。适配清单写得也具体，Claude Code、Hermes、OpenClaw、OpenCode、Kilo Code都在列，常见开发工作台基本对得上。对写代码的人来说，模型强不强是一回事，能不能顺滑接进现有工作流是另一回事，把模型能力和具体工具绑在一起，是这版更新里比较务实的一步。
参数口径上有个细节值得说清楚。1.6万亿这个规模跟上代LongCat-2.0给的是同一量级，100万token的上下文也不是新门槛，所以这版不该被读成参数或上下文的大跳，真正的增量在视觉输入。混合专家意味着不是次次全开，而是按需点亮。官方给的1.6万亿参数和480亿激活参数，也不能理解成模型只占480亿的显存，整套专家权重仍然要存下来、要服务起来。
入口已经开了，官方同时给了API接入和网页试用。真上手前有几件事值得先确认：已发布的对话接口文档目前只演示纯文本请求，没有给出图片载荷示例，打算做截图类工作流的团队，最好先用一个小请求把图片输入格式测通；百万上下文能不能喂满、长链路怎么控成本，也要按自己的场景实跑，别只看参数。
长上下文天然适合文档重的活，合同审读、客服日志分析、代码库理解都算。视觉理解补上之后，质检看板、工单截图这类视觉材料也能并进同一条链路。比较稳的打法是先从非关键路径试起，搭条小链路跑一两周，再决定要不要往主流程挪。
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