# LongCat-2.5

> Fiche du modèle de langage LongCat-2.5 sur QUELLE IA, édition du 9 novembre 2026. LongCat-2.5 (Meituan) vient de sortir et n'a pas encore été mesuré. Sa fiche, son prix et les liens pour l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/longcat-2-5/
Origine : Meituan · Chine · sorti le 1er novembre 2026
Entré sur QUELLE IA le 3 novembre 2026 : https://quelleia.com/nouveaux-modeles/#longcat-2-5

## Son bilan

- Pas encore mesuré par les benchmarks que suit le site.
- Prix estimé : environ 0,81 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question (une estimation, pas un tarif ; méthode : https://quelleia.com/demarche/#prix-estime)

## Score général

- Score IA : en attente de mesures

- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

Le score IA estime le niveau d'un modèle, toutes tâches confondues, à partir des benchmarks publics où il a été mesuré. Son échelle est fixée une fois pour toutes : 100 correspond au meilleur modèle au lancement du site. La marge donne l'intervalle où se trouve le score, avec une confiance de 90 %. Deux modèles dont les marges se recouvrent sont ex æquo. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

## Scores par tâche

Comment les tâches comptent dans le score : https://quelleia.com/demarche/#taches

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | non mesuré | Non mesuré |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | non mesuré | Non mesuré |
| Sciences | non mesuré | Non mesuré |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Potentiel QUELLE IA (estimation)

- Performance : Haut de tableau. Un seul de ses résultats annoncés porte sur un benchmark que QUELLE IA mesure à l'identique (DeepSWE) : le palier est une indication, sans fourchette de rang.
- Prix : 0,53 $. Par million de jetons, trois en entrée pour un en sortie (prix des catalogues de l'API). Parmi les 32 modèles classés qui atteignent ce niveau, 2 coûtent moins cher, dont MiMo-V2.6 Flash (89,2) à 0,18 $.

Estimation de QUELLE IA à partir des résultats que l'éditeur annonce, placés sur l'échelle du score général puis corrigés de l'optimisme des annonces : sur les 10 modèles annoncés puis mesurés, les annonces surestimaient de 2,5 points, et l'écart restant est de 1,3 point en médiane. Ne compte dans aucun classement et disparaît dès le premier score mesuré. Méthode : https://quelleia.com/demarche/#potentiel

## Annoncé par Meituan

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle (page du 1er novembre 2026, relue le 3 novembre 2026). Ces chiffres ne comptent pas dans le score IA.

- Taille : 1,6 billion de paramètres, dont environ 48 milliards actifs par jeton (mélange d'experts).
- Entrées : Texte et images, traités dans une même suite de jetons.
- Contexte : 1 million de jetons, et jusqu'à 256 000 en sortie, par l'API.
- Prix de l'API : 0,30 $ par million de jetons en entrée (0,006 $ en cache) et 1,20 $ en sortie, tarif réduit pour une durée limitée.
- Poids : Pas encore publiés : « Coming soon » sur GitHub et Hugging Face, sans date.

| Domaine | Benchmark | Résultat annoncé | D'où vient le chiffre |
| --- | --- | --- | --- |
| Code agentique | Terminal Bench v2.1 | 88,4 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code, moyenne de trois passages) |
| Code agentique | Terminal Bench v4.0 | 38,5 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code) |
| Code agentique | Program Bench (presque résolu) | 25,5 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code) |
| Code agentique | DeepSWE v1.1 | 64,6 % | calculé par Meituan (mini-swe-agent, moyenne de trois passages) |
| Code agentique | PaperBench | 82,1 % | calculé par Meituan |
| Code agentique | SWE Atlas (questions sur le code) | 58,3 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code, juge Claude Opus 4.5) |
| Code agentique | SWE Atlas (refactorisation) | 55,2 % | calculé par Meituan |
| Code agentique | SWE Atlas (écriture de tests) | 47,8 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code, juge Claude Opus 4.5) |
| Code agentique | NL2Repo | 60,5 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code) |
| Code agentique | LongCat AppDev | 73,7 % | banc interne de Meituan |
| Agent généraliste | BrowseComp | 91,9 % | calculé par Meituan (harnais maison) |
| Agent généraliste | AutomationBench (v1.0.6, 600 tâches publiques) | 51,8 % | calculé par Meituan avec le code officiel du banc |
| Agent généraliste | Humanity's Last Exam (avec outils, texte seul) | 63,1 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code) |
| Agent généraliste | Agent's Last Exam (v1.1) | 38,5 % | calculé par Meituan |
| Agent généraliste | ResearchRubrics | 81,0 % | calculé par Meituan |
| Agent généraliste | MCP Atlas | 83,1 % | calculé par Meituan (effort maximal) |
| Agent généraliste | JobBench | 65,4 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code, juge gemini-3.6-flash) |
| Agent généraliste | SkillsBench (v1.1, 87 tâches) | 63,3 % | calculé par Meituan (harnais Codex) |
| Agent généraliste | FrontierScience | 77,0 % | calculé par Meituan |
| Agent généraliste | SpreadsheetBench 2 | 34,9 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code) |
| Agent généraliste | FinSearchComp (T3) | 63,4 % | calculé par Meituan |
| Agent généraliste | Claw-Eval (Pass^3) | 78,3 % | calculé par Meituan |
| Agent généraliste | LongCatClawBench (FORTE) | 83,3 % | banc interne de Meituan |
| Vision | 3DCodeBench (texte vers 3D) | 55,4 % | calculé par Meituan |
| Vision | Vision2Web | 78,6 % | calculé par Meituan (harnais Claude Code) |
| Vision | CharXiv-RQ (avec outils) | 90,2 % | calculé par Meituan |
| Vision | MathVision (avec outils) | 96,5 % | calculé par Meituan |
| Vision | VideoMME | 85,2 % | calculé par Meituan |
| Vision | PosterBench | 77,4 % | calculé par Meituan |
| Vision | LongCatClawBench-MM (FORTE-MM) | 72,1 % | banc interne de Meituan |

Sources : https://longcat.ai/blog/longcat-2.5/

## Exécution locale

Ses poids ne sont pas encore publiés : Meituan annonce leur publication pour sans date annoncée. L'estimation qui suit vaut pour le jour de leur sortie. Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 1 104,0 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

- Allégée, 4 bits : 1 104,0 Go
- Allégée, 8 bits : 1 932,0 Go
- Complète, 16 bits : 3 680,0 Go

- Plus petite machine : aucune, il faut un serveur
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : Trop juste
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia : Trop juste
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

### Vitesse de génération

Pas d'estimation de vitesse : il ne tient sur aucune machine dont le débit mémoire est au registre. Méthode : https://quelleia.com/local/#vitesse-estimee

## Fiche technique

- Prix : 0,27 € / 1,07 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 000 000 jetons (environ 750 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 1 600 milliards
- Licence : Non communiquée (poids annoncés pour sans date annoncée, pas encore téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## En bref

**Quel est le score de LongCat-2.5 ?** LongCat-2.5 n'a pas encore de score : au 9 novembre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

**LongCat-2.5 peut-il tourner en local ?** Ses poids ne sont pas encore publiés : Meituan annonce leur publication pour sans date annoncée. L'estimation qui suit vaut pour le jour de leur sortie. Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 1 104,0 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

**Combien coûte LongCat-2.5 ?** 0,27 € par million de jetons en entrée et 1,07 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,81 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite LongCat-2.5 ?** LongCat-2.5 est édité par Meituan (Chine), et il est sorti le 1er novembre 2026. Ses poids ne sont pas encore publiés : Meituan annonce leur publication pour sans date annoncée.

Source : QUELLE IA, édition du 9 novembre 2026. https://quelleia.com