메이투안, 1.6조 파라미터 멀티모달 모델 'LongCat-2.5' 공개… 장기 에이전트·코딩 특화, 중국산 칩으로 전 과정 학습
중국 메이투안이 11월 2일 새 대형 모델 LongCat-2.5를 공개했습니다. 오래 이어지는 에이전트 작업과 코딩을 겨냥한 네이티브 멀티모달 모델로, 총 1.6조 파라미터 규모이며 학습 전 과정을 중국산 AI 칩으로 진행했다고 밝혔습니다.
핵심 포인트
- 규모: 총 1.6조 파라미터의 MoE 구조로, 토큰당 약 480억 개 파라미터만 활성화됩니다.
- 네이티브 멀티모달: 이미지 입력을 텍스트와 같은 토큰으로 처리해 인터랙티브 웹페이지, 3D 전시 페이지 같은 시각 코딩·디자인 작업을 지원합니다.
- 에이전트 코딩 강화: 대규모 장기 강화학습으로 복잡한 코드베이스와 전체 소프트웨어 프로젝트 작업 능력을 높였고, 실제 에이전트가 실패한 사례를 재현 가능한 학습 과제로 바꿔 약점을 보완했습니다.
- 긴 문맥: 중간 학습 단계에서 최대 100만 토큰 길이의 시퀀스로 장문맥 학습을 했습니다.
- 성능 주장: 메이투안은 주요 벤치마크 점수가 Claude Opus 4.8과 Claude Opus 5 사이이며, 일부 평가에서는 Opus 5를 넘었다고 밝혔습니다(회사 자체 발표).
- 4비트 추론: 전문가 가중치와 활성값을 모두 4비트로 줄이는 W4A4 방식을 써서, 8비트(W8A8) 대비 처리량이 약 40% 늘고 첫 응답 대기 시간은 약 16%, 토큰당 생성 시간은 약 20% 줄었다고 합니다.
- 이용 방법: longcat.ai에서 바로 써볼 수 있고 API도 함께 열렸습니다. GitHub와 Hugging Face 공개는 이후 예정입니다.
왜 중요한가
미국산 GPU 없이 중국산 칩만으로 조 단위 멀티모달 모델을 학습하고 서비스까지 한 사례라는 점에서 의미가 큽니다. 성능이 최상위 폐쇄형 모델에 근접했다는 주장이 독립 평가로도 확인되고, 예고대로 가중치가 공개된다면 에이전트·코딩용 오픈 모델 경쟁이 한층 치열해질 전망입니다.
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