美團釋出 LongCat-2.5：1.6 萬億引數原生多模態，專攻長程智慧體任務
美團釋出 1.6 萬億引數原生多模態模型 LongCat-2.5，單次僅啟用約 480 億引數，全程基於國產算力訓練。它專攻長程智慧體程式設計與原生視覺理解，看圖就能寫出帶物理模擬的互動網頁，還能自主完成商業經營分析。目前網頁端與 API 已同步開放。
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美團開源 1.6 萬億引數 LongCat 2.0：脫離輝達硬體訓出前沿大模型
美團開源 1.6 萬億引數 MoE 模型 LongCat 2.0，單 token 啟用約 480 億引數。最受關注的是，其超 35 萬億 token 的預訓練完全基於 AI ASIC 超級叢集完成，沒有使用輝達 GPU，證明前沿大模型訓練能夠依託替代硬體平臺走通。
美團開源 LongCat Avatar 1.5：一張圖加音訊，8 步生成多人互動數字人
美團開源數字人影片模型 LongCat-Video-Avatar 1.5，只需一張參考圖和一段音訊，就能生成動作協調的說話影片。模型支援動漫與寫實等多種風格，還攻克了多人對話場景，蒸餾後僅需 8 步生成，效率提升約 15 倍。16GB 的 INT8 權重與程式碼已開放下載。
WildActor：用 3 張參考圖搞定影片人物一致性，動作再大也不走樣
美團團隊開源人物影片生成專案 WildActor，支援通過 3 張參考圖實現多視角身份保持。它適配開源模型 Wan2.2-5B，無論真人還是卡通角色，在大幅動作下都能維持面部與服裝高度一致，並同步開源了 Actor-18M 資料管線。