Meituan lança LongCat-2.5, modelo de 1,6 trilhão de parâmetros treinado em chips chineses

Pequim mostra que consegue treinar modelo gigante sem chip americano

A Meituan, mais conhecida por entregar comida na China, acabou de lançar um modelo de linguagem de 1,6 trilhão de parâmetros chamado LongCat-2.5, treinado inteiramente em aceleradores Huawei Ascend. É um recado direto ao mercado: a empresa não depende de GPU americana para competir na ponta da corrida de inteligência artificial. O modelo já está disponível no chat e na API da própria Meituan desde 2 de novembro, cinco semanas depois de uma versão preliminar circular entre testers.

O que o LongCat-2.5 traz de novo

O modelo usa arquitetura de mistura de especialistas, com apenas 48 bilhões de parâmetros ativados por token mesmo tendo 1,6 trilhão no total, o que mantém o custo de uso baixo. A Meituan descreve o LongCat-2.5 como nativamente multimodal: em vez de colar um leitor de imagens separado num modelo de texto, ele transforma imagens em tokens discretos que entram no mesmo fluxo das palavras. Na prática, isso permite transformar um print de tela ou um desenho em código funcional, e a empresa aposta pesado em tarefas de agente que duram muito tempo, como projetos de programação completos, ao invés de respostas curtas isoladas. O treinamento usou sequências de até 1 milhão de tokens e a empresa diz ter alcançado 43% mais throughput na inferência rodando com quantização agressiva de 4 bits, o que barateia bastante o custo de cada chamada.

Como ele se compara com os modelos ocidentais

Os números soltos pela própria Meituan colocam o LongCat-2.5 entre o Claude Opus 4.8 e o Claude Opus 5 na maioria dos testes, e a empresa afirma superar o Opus 5 em tarefas de automação de navegador. No Terminal Bench v2.1, que mede capacidade de operar linha de comando, o LongCat-2.5 marcou 88,4 contra 89,1 do Opus 5, uma diferença pequena. Já no Terminal Bench v4.0, mais recente e mais difícil, a distância fica grande: 38,5 contra 53,9. O preço chama atenção por si só: 0,30 dólar por milhão de tokens de entrada e 1,20 dólar por milhão de saída, bem abaixo do que cobram os modelos ocidentais de ponta.

O que ainda falta para confirmar o tamanho do salto

Todo esse painel de benchmark saiu do próprio laboratório da Meituan, sem auditoria independente até agora, e a empresa prometeu publicar os pesos no GitHub e no Hugging Face mas ainda não cumpriu: a página oficial mostra os dois links como coming soon. Isso significa que, por enquanto, só é possível usar o LongCat-2.5 pela API ou pelo chat da própria Meituan, sem rodar localmente nem conferir de forma independente se os números resistem fora dos testes escolhidos pela empresa. Até os números caírem em leaderboards públicos e os pesos aparecerem de fato, o modelo entra no radar como lançamento real e confirmado pela própria Meituan, mas com desempenho ainda não validado por terceiros.