Depuis le 2 novembre 2026, le groupe chinois Meituan donne accès par son API à LongCat-2.5, un modèle d’IA conçu pour les longues tâches confiées à des agents, programmation en tête. Son équipe LongCat l’avait présenté dans un billet daté du 1er novembre. Il s’agit d’un modèle à mélange d’experts de 1 600 milliards de paramètres, dont environ 48 milliards activés pour chaque token, qui comprend nativement les images. Meituan le facture à un prix promotionnel « pour une durée limitée » de 0,30 dollar par million de tokens en entrée et de 1,20 dollar en sortie, soit environ 0,27 et 1,07 euro au cours de la BCE du 30 octobre.
La documentation de Meituan explique comment brancher le modèle sur Claude Code, Codex ou OpenCode. Le groupe, connu en Chine pour la livraison de repas, compare LongCat-2.5 à Claude Opus 5 d’Anthropic et à GPT-5.6-Sol d’OpenAI, sans les modèles que ces deux laboratoires ont lancés depuis. Les poids du modèle sont annoncés « bientôt » sur GitHub et Hugging Face, sans date. Le français Mistral AI a, lui, publié le 29 octobre les poids de Mistral Large 4.
Un mélange d’experts que Meituan dit optimisé pour des puces chinoises
LongCat-2.5 s’appuie sur LongCat-2.0, sorti fin juin, dont les poids sont publiés sous licence MIT sur Hugging Face depuis juillet. Selon le billet, l’équipe a ajouté à l’entraînement davantage de longues séquences de travail d’agent, ainsi qu’un apprentissage par renforcement à grande échelle, afin que le modèle progresse sur les bases de code complexes et la construction de projets complets.
Côté vision, le modèle convertit les images en tokens discrets à plusieurs niveaux, traités par le même réseau que le texte. Meituan met en avant la programmation visuelle, la création graphique et la 3D. Le billet montre huit démonstrations, de la simulation de fluides en temps réel à un rapport d’analyse commerciale.
Le billet insiste sur le matériel. L’entraînement sur de longs contextes et l’inférence ont été optimisés « sur des accélérateurs d’IA nationaux » dotés de moins de 80 Go de mémoire chacun et regroupés en « supernœuds ». Meituan ne nomme pas leur fabricant. Sina Tech, repris par le site financier Futu, écrit que le modèle a été entraîné entièrement sur de la puissance de calcul chinoise.
Pour l’inférence, l’équipe a ramené à 4 bits la précision des poids des experts et des activations (W4A4). Par rapport à une version en 8 bits, elle mesure en test de charge un débit de génération en hausse de 42,8 % et un délai avant le premier token en baisse de 15,9 %.
Les réglages publiés pour Claude Code, Codex et OpenCode
L’API de LongCat accepte deux formats de requêtes, celui d’OpenAI et celui d’Anthropic, chacun avec sa propre adresse. Le guide de démarrage annonce une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et jusqu’à 128 000 tokens en sortie. Pour Claude Code, l’outil de programmation en ligne de commande d’Anthropic, la documentation demande de remplacer, dans le fichier de réglages, la clé, l’adresse de l’API et les noms des modèles par ceux de LongCat. Elle couvre aussi Codex, OpenCode, Cline, Kilo Code, OpenClaw et Hermes Agent.
Selon le journal des versions, une préversion, LongCat-2.5-Preview, était disponible depuis le 25 septembre. Depuis le 10 septembre, la plateforme propose aussi une vérification des entreprises, des factures en libre-service et des remises par paliers. La grille tarifaire consultée le 2 novembre précise que les prix « peuvent changer », sans date de fin pour la promotion ni tarif annoncé pour la suite. Les tokens d’entrée déjà en cache coûtent 0,006 dollar le million.
Dans la gamme Claude d’Anthropic, Opus 5, le plus récent de ceux que comparent les graphiques de Meituan, est facturé 5 dollars par million de tokens en entrée et 25 dollars en sortie, selon la grille d’Anthropic consultée le 2 novembre. Opus 5.5, plus récent, coûte 4 et 20 dollars. Au prix promotionnel, un million de tokens produits par LongCat-2.5 revient donc près de 21 fois moins cher qu’avec Claude Opus 5. Le coût d’une tâche dépend aussi du nombre de tokens consommés pour la terminer.
Devant Claude Opus 5 en recherche web, derrière sur le code difficile, selon Meituan
Les graphiques du billet opposent LongCat-2.5 à GPT-5.5, GPT-5.6-Sol, Claude Opus 4.8 et Claude Opus 5. Le tableau détaillé ajoute LongCat-2.0, GLM-5.3, kimi-k3 et DeepSeek-V4.1-Flash, le modèle rapide de DeepSeek, laboratoire chinois qui vend aussi une API de recherche web facturée à l’appel. Sur BrowseComp, un test de recherche d’informations sur le web, LongCat-2.5 obtient 91,9, devant DeepSeek-V4.1-Flash (91,5, score mesuré par Meituan), Claude Opus 5 (90,8) et GPT-5.6-Sol (90,4). Il devance aussi Claude Opus 5 sur AutomationBench (51,8 contre 50,3) et sur PaperBench (82,1 contre 79,1), où GPT-5.6-Sol reste en tête avec 83,3.
Sur les tests de programmation les plus exigeants, l’écart s’inverse. Claude Opus 5 obtient 53,9 sur Terminal Bench 4.0 contre 38,5 pour LongCat-2.5, 37,0 contre 25,5 sur Program Bench et 75,3 contre 60,5 sur NL2Repo, qui demande de produire un dépôt de code entier à partir d’une description.
Par rapport à LongCat-2.0, le même tableau montre un net progrès : de 3,0 à 38,5 sur Terminal Bench 4.0, de 9,7 à 64,6 sur DeepSWE et de 15,8 à 51,8 sur AutomationBench. Selon Sina Tech, Meituan situe son modèle entre Claude Opus 4.8 et Claude Opus 5 sur plusieurs tests courants, et au-dessus d’Opus 5 sur quelques-uns.
Les réserves de Meituan sur ses propres chiffres
Tous ces chiffres sont publiés par Meituan. Selon une note sous le tableau, les scores des modèles concurrents marqués d’un astérisque sont repris de rapports techniques, de billets ou de classements officiels, et les autres, mesurés par Meituan, sont « seulement indicatifs ». C’est le cas de 13 des 27 scores de Claude Opus 5, dont ceux de PaperBench et de deux des trois épreuves de SWE Atlas. Plusieurs tests de LongCat-2.5 ont été passés dans Claude Code, et les réponses de deux épreuves de SWE Atlas ont été notées par Claude Opus 4.5, un modèle d’Anthropic utilisé comme juge.
Le 2 novembre au matin, nous n’avons trouvé aucune évaluation indépendante. Artificial Analysis, qui classe LongCat-2.0, n’avait de page ni pour la nouvelle version ni pour sa préversion. Les modèles les plus récents d’Anthropic, d’OpenAI et de Google, comme Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Terra, lancé le 26 octobre, ou Gemini 4 Carbon, sont absents des graphiques comme du tableau.
Sur le billet, les boutons GitHub et Hugging Face sont grisés et affichent « Coming soon » (bientôt disponible) au survol. Le même matin, le compte Hugging Face de l’équipe ne contenait aucun dépôt LongCat-2.5. Le plus récent, LongCat-Flash-Lite-Sparse, date du 31 juillet.
Deux jeux de conditions pour les clients de l’API
Pour ouvrir un compte sur la plateforme API, il faut accepter les conditions générales d’utilisation de LongCat (version 3.1 du 30 juin 2026) et sa politique de confidentialité. Ces conditions destinent le service à un usage personnel et en interdisent l’usage commercial sans autorisation de Meituan. Elles renvoient toutefois les utilisateurs de l’API à un second texte, les conditions de la plateforme API, qui prime en cas de conflit selon ses propres termes.
Ce second texte, qui ne reprend pas l’interdiction d’usage commercial, vise les développeurs, particuliers ou entreprises, qui intègrent les modèles dans des outils internes ou dans des applications pour leurs propres utilisateurs. Il accorde à Meituan une licence mondiale et gratuite sur les requêtes et les réponses, notamment pour l’optimisation du service et le marketing, et renvoie à un accord séparé les clients qui veulent les exclure de l’entraînement des modèles. Il relève du droit singapourien, avec un arbitrage à Singapour, alors que les conditions générales relèvent du droit chinois.
Les conditions générales situent les installations de LongCat en Chine. La politique de confidentialité de la plateforme API, datée du 30 juin 2026, cite des serveurs possibles à Francfort, à Hong Kong et en Chine continentale, sans dire lesquels traitent les requêtes envoyées à l’API.
Notre analyse
Meituan met sur le marché un modèle de 1 600 milliards de paramètres, branché sur les outils de programmation d’Anthropic et d’OpenAI, dont les tokens en sortie coûtent, en promotion, près de 21 fois moins que ceux de Claude Opus 5. Pour les équipes qui font tourner des agents de code à longueur de journée, l’écart pèse lourd, et le changement de modèle tient en quelques lignes de configuration.
Le tableau de Meituan décrit un modèle solide en recherche d’informations et en automatisation, mais encore en retrait de Claude Opus 5 sur les longues tâches de programmation, celles que visent précisément les agents de code. La comparaison s’arrête avant Claude Opus 5.5 et la gamme GPT-6, et nous n’avons trouvé aucune mesure indépendante le 2 novembre au matin. Les « accélérateurs nationaux » restent une affirmation tant que Meituan n’en nomme pas le fabricant.
Le groupe affiche d’autres priorités que la vente de tokens. Lors de la présentation des résultats du deuxième trimestre, le 28 août, son patron, Wang Xing, avait déclaré que Meituan ne deviendrait pas une « usine à tokens » et que ses modèles serviraient à soutenir son activité principale, selon Sina Tech.
Restent à connaître la date de publication des poids et leur licence (celle de LongCat-2.0 est MIT), la fin de la promotion, le lieu de traitement des requêtes envoyées à l’API et les résultats des premières mesures indépendantes. Des poids publiés permettraient à d’autres hébergeurs de faire tourner le modèle hors des installations de Meituan.
Sources
- Introducing LongCat-2.5, équipe LongCat de Meituan, 1er novembre 2026
- LongCat API Platform Change Log, LongCat API Platform, 2 novembre 2026
- Models & Pricing (LongCat-2.5), LongCat API Platform, consulté le 2 novembre 2026
- LongCat API Platform Quick Start Guide, LongCat API Platform, consulté le 2 novembre 2026
- Claude Code Configuration, LongCat API Platform, consulté le 2 novembre 2026
- LongCat AI Platform Terms of Use, Beijing Kuxun Interactive Technology, consulté le 2 novembre 2026
- Pricing, Anthropic, consulté le 2 novembre 2026
- Meituan Releases LongCat-2.5 Large Model, Continuing the « Domestic Chips, Domestic Models » R&D Strategy, Futu News (d’après Sina Tech), 2 novembre 2026
Image d’en-tête : graphique MACCUS. Données : grilles tarifaires de LongCat et d’Anthropic, consultées le 2 novembre 2026.
