2 नवंबर 2026 को चीन की food delivery दिग्गज Meituan ने अपना नया AI model LongCat-2.5 release किया। यह 1.6 trillion parameter वाला natively multimodal mixture-of-experts model है जो पूरी तरह घरेलू Chinese AI accelerators पर train हुआ है, यानी Nvidia chips पर नहीं। मेरी नजर में यह 2026 की सबसे अहम AI कहानियों में से एक है, और सिर्फ benchmark scores की वजह से नहीं, बल्कि chip politics की वजह से भी।
LongCat 2.5 क्या है
सीधे शब्दों में कहें तो LongCat-2.5 एक ऐसा AI model है जिसे long-horizon agentic tasks के लिए बनाया गया है। Agentic task का मतलब है ऐसा काम जहां AI को एक prompt का एक जवाब नहीं देना होता, बल्कि लंबे और messy software projects पर लगातार काम करना होता है: कई files पढ़ना, code बदलना, tests चलाना और error देखकर दोबारा कोशिश करना।
LongCat-2.5 text और images दोनों को natively समझता है, यानी multimodal है। इसमें कुल 1.6 trillion parameters हैं, लेकिन mixture-of-experts (MoE) design की वजह से हर token पर सिर्फ करीब 48 billion parameters active होते हैं, जिससे inference cost कम रहती है। साथ में इसे 1-million-token context window मिलता है, जो लंबे project वाले agentic workflows के लिए ही बना है।
अंदर की तकनीक: LongCat Sparse Attention
हर बड़े model launch के साथ कोई नई तकनीकी trick आती है, और यहां वह है LongCat Sparse Attention, जिसे संक्षेप में LSA कहा जा रहा है। Sparse attention का basic idea यह है कि attention mechanism को हर token के लिए हर दूसरे token से बात नहीं करनी पड़ती। Model खुद तय करता है कि किस हिस्से पर ध्यान देना है, जिससे 1 million token की context window भी practical रहती है।
Mere hisaab se असली engineering कहानी MoE scale है। 1.6 trillion में से सिर्फ 48 billion active रखने के लिए routing को इतना smart होना पड़ता है कि सही expert सही token तक पहुंचे। यही वजह है कि यह model production agentic workloads के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Chinese chips पर training: सबसे बड़ी खबर
LongCat-2.5 की असली headline इसके parameters नहीं, इसकी training है। यह दूसरा ऐसा model है जो end-to-end Chinese chips पर train हुआ है, और यह अपने पूर्ववर्ती LongCat-2.0 (जून 2026) का successor है। Meituan ने chip vendor का नाम नहीं बताया है। Community में Huawei Ascend 910C का अनुमान लग रहा है, लेकिन यह पूरी तरह unconfirmed है, इसलिए इसे fact की तरह न लें।
Dekhne wali baat yeh hai कि यह launch US export controls की कहानी को बदल देता है। अब तक मान्यता थी कि Nvidia chips के बिना frontier-scale model train करना लगभग असंभव है। अगर domestic accelerators पर 1.6T-scale model train हो सकता है, तो chip restriction का leverage कमजोर होता है। यही वजह है कि यह खबर Silicon Valley से लेकर Beijing तक चर्चा में है।
Benchmark दावे: Claude Opus 5 और GPT-5.6-Sol से तुलना
Meituan के अपने test के मुताबिक LongCat-2.5 mainstream evals में Claude Opus 4.8 और Claude Opus 5 के बीच बैठता है, और कुछ tasks पर Opus 5 को beat भी करता है। FourWeekMBA के analysis के अनुसार 27 shared tests में से 20 में यह OpenAI के GPT-5.6-Sol से ऊपर रहा। Frontier models की इस दौड़ में Gemini 4 Carbon भी एक नया दावेदार है।
यहां एक बात साफ करना जरूरी है। ये सारे दावे Meituan के अपने benchmark runs हैं, और अभी तक कोई independent verification नहीं हुई है। Vendor के benchmark numbers को हमेशा थोड़े doubt के साथ देखना चाहिए। असली तस्वीर तभी साफ होगी जब third-party labs इसे real workloads पर test करेंगे।
तुलना: LongCat-2.0, open-weight models और Kimi
LongCat-2.0 (June 2026) के मुकाबले 2.5 एक बड़ा jump है: parameter count, context window और agentic capability, तीनों में आगे। लेकिन एक अहम फर्क है। LongCat-2.5 के weights अभी public नहीं हैं, GitHub और Hugging Face पर open release सिर्फ “planned” है।
इसकी तुलना में Kimi जैसे Chinese open-weight models पहले से downloadable weights के साथ उपलब्ध हैं। यानी weights download करके खुद experiment करने वालों के लिए अभी Kimi ज्यादा useful है। LongCat-2.5 फिलहाल API-first model है, और open release की कोई fixed date नहीं है।
Developers के लिए उपलब्धता
अच्छी खबर यह है कि model अभी live है। LongCat पर LongCat API उपलब्ध है, और endpoints OpenAI/Anthropic-format में हैं, यानी OpenAI API use करने वालों के लिए integration आसान होगी। साथ में Meituan की अपनी chat service पर भी यह model चल रहा है।
Aam user ke liye iska matlab
तो आम developer के लिए इसका मतलब क्या है? पहला, agentic coding workloads के लिए एक और serious option, OpenAI-format endpoints के साथ। अगर pricing competitive रही तो experiment करना आसान होगा। दूसरा, और मेरे हिसाब से बड़ा मतलब: Chinese chips पर train हुआ frontier-scale model साबित करता है कि hardware monopoly टूट रही है।
Bigger picture यह है कि 2026 में AI race दो fronts पर चल रही है: models की capability और chips की independence। LongCat-2.5 दोनों fronts पर एक साथ खबर है। क्या यह वाकई Claude Opus 5 को टक्कर देता है, यह independent tests बताएंगे। लेकिन Chinese chips पर 1.6T model का train हो जाना अपने आप में एक verified fact है, और वही इस कहानी की सबसे बड़ी बात है।
FAQ
LongCat 2.5 क्या है?
यह Meituan का नया natively multimodal mixture-of-experts AI model है, जिसे long-horizon agentic tasks के लिए बनाया गया है। यह 2 नवंबर 2026 को release हुआ।
यह model कितना बड़ा है?
कुल 1.6 trillion parameters हैं, लेकिन हर token पर सिर्फ करीब 48 billion parameters active होते हैं। Context window 1 million token की है।
यह किन chips पर train हुआ है?
पूरी तरह domestic Chinese AI accelerators पर। Meituan ने vendor का नाम नहीं बताया। Huawei Ascend 910C का अनुमान community का है, unconfirmed।
Benchmark में यह कितना अच्छा है?
Meituan के अपने दावे के मुताबिक यह Claude Opus 4.8 और Opus 5 के बीच है, कुछ tasks पर Opus 5 से बेहतर। Independent verification अभी बाकी है।
क्या इसके weights download किए जा सकते हैं?
अभी नहीं। GitHub और Hugging Face पर open release सिर्फ planned है। फिलहाल API के जरिए इस्तेमाल किया जा सकता है।
Developers इसे कैसे use कर सकते हैं?
longcat.ai पर LongCat API के जरिए, जो OpenAI/Anthropic-format endpoints देता है। Meituan की chat service पर भी यह live है।
[…] third-party verification का इंतजार रहेगा। Context के लिए, LongCat 2.5 एक और Chinese API-first model है जिसके बारे में हमने […]
[…] दूसरे open weights models से तुलना करें तो यहां LongCat 2.5 का नाम लेना जरूरी है। LongCat भी एक open weights model […]
[…] बनकर आया है। चीनी model की दौड़ में Longcat 2.5 भी एक अहम नाम है। देखने वाली बात यह है […]