Meituan ne duyurdu?
Bir yapay zekâya yalnızca soru sormak yerine, görsele bakmasını ve bir yazılım işi üzerinde birden çok adım çalışmasını isteyebilir miyiz? Meituan’ın LongCat-2.5 modeli bu tür görevleri hedefliyor.
Şirketin 2 Kasım duyurusuna göre model 1,6 trilyon toplam parametreye sahip. Parametreler, modelin eğitim sırasında öğrendiği ayarlanabilir değerlerdir. Bu sayı tek başına hız, kalite veya her görevdeki başarı anlamına gelmez. Meituan ayrıca modelin Çin’de üretilen hesaplama altyapısıyla eğitildiğini bildiriyor.
LongCat belgeleri modeli çok modlu olarak tanıtıyor: Yani metinle birlikte görsel bilgiyi de işleyebiliyor. Şirket; görsellerden yararlanan kodlama, yaratıcı tasarım, 3D çalışmalar ve uzun aşamalı yazılım görevlerini örnek gösteriyor. Bir “ajan”, belirli bir hedef için araçları kullanıp birden fazla adımda çalışabilen yazılımdır. Bunlar üreticinin aktardığı yeteneklerdir; her projede aynı sonucun alınacağı anlamına gelmez.
Nasıl erişiliyor? Resmî API değişiklik günlüğü LongCat-2.5’in 2 Kasım’da kullanıma sunulduğunu söylüyor. API, farklı yazılımların modele bağlanması için kullanılan arayüzdür. Belgeler Codex ve Claude Code gibi araçlarla kullanım yollarını da anlatıyor. Bağlam uzunluğu için bir milyon token belirtiliyor; token, modelin işlediği küçük metin veya veri parçalarına verilen addır.
Erişim ve kanıt sınırları
Videoda çeşitli test puanları ve yaklaşık 48 milyar etkin parametre sayısı da aktarılıyor. Bu ayrıntıları incelediğimiz resmî duyuru ve API sayfalarıyla bağımsız biçimde doğrulayamadığımız için kesin karşılaştırma olarak sunmuyoruz. GitHub veya Hugging Face üzerinden model ağırlıklarının erişimini de burada doğrulamadık. Kullanım öncesi güncel erişim, fiyat ve koşulları sağlayıcıdan kontrol etmek gerekir.
Yeni modelin asıl merak konusu şu: Görsellerle başlayan bir fikri, insan kontrolü altında çalışan bir projeye ne kadar iyi dönüştürebiliyor? Bunu anlamanın yolu, aynı görev ve koşullarda karşılaştırmalı denemeler yapmak.
