Meituan Rilis LongCat-2.5; Model 1,6 Triliun Parameter Dilatih di Chip China
Meituan, perusahaan platform layanan lokal asal China, merilis LongCat-2.5 pada 2 November 2026, sebuah model multimodal dengan 1,6 triliun parameter total dan sekitar 48 miliar parameter aktif per token. Model ini dirancang untuk tugas agen yang berjalan panjang, seperti coding proyek perangkat lunak utuh, dan tersedia lewat layanan chat serta platform API Meituan. Peluncuran ini penting karena Meituan menyebut seluruh sistem dilatih di akselerator AI buatan dalam negeri China untuk kedua kalinya berturut-turut.
Apa yang Dirilis Meituan dengan LongCat-2.5
LongCat-2.5 adalah model mixture-of-experts, yaitu arsitektur yang hanya mengaktifkan sebagian kecil parameter untuk setiap token yang diproses. Menurut TechNode, model ini membawa 1,6 triliun parameter total, dengan sekitar 48 miliar parameter aktif per token, dan memproses masukan visual serta teks dalam satu kerangka token terpadu.
Meituan memosisikannya untuk pekerjaan agen yang menuntut eksekusi berkelanjutan, mulai dari coding visual, desain kreatif, hingga tugas 3D. Perusahaan mengatakan telah memperluas pelatihan pada urutan tugas panjang dan memakai reinforcement learning skala besar untuk memperbaiki kerja pada basis kode yang kompleks dan proyek perangkat lunak lengkap.
Ada satu pendekatan pelatihan yang menarik. Meituan mengubah kegagalan nyata yang dialami agen di lingkungan produksi menjadi tugas pelatihan yang bisa diulang, sehingga model belajar dari celah kinerja yang benar-benar muncul, bukan hanya dari soal evaluasi yang disusun rapi. Menurut TechTimes, model ini sudah dipakai di Miaoshow, workbench AI untuk pengelolaan merchant restoran dan hotel di platform Meituan.
Akses saat ini lewat layanan chat dan platform API Meituan, sementara rilis di GitHub dan Hugging Face disebut menyusul. Open Source For You mencatat bahwa skor benchmark, harga API, ukuran jendela konteks, dan jenis lisensi bobot terbuka belum dipublikasikan pada saat artikelnya terbit, sehingga pengembang masih menunggu rilis publik penuh.
Dilatih di Chip Domestik, Efisiensi Datang dari Arsitektur
Sisi paling banyak dibahas adalah perangkat kerasnya. TechTimes melaporkan klaster pelatihan Meituan terdiri atas sekitar 50.000 akselerator AI buatan China. Komunitas menduga chip yang dipakai adalah Huawei Ascend 910C, tetapi pengumuman Meituan hanya menyebut "alternative hardware platforms" tanpa menamai vendor.
Menurut TechTimes, Ascend 910C memberi sekitar 60 persen performa per chip dibanding Nvidia H100. Selisih itu mengecil di tingkat model karena sparse activation: hanya 48 miliar dari 1,6 triliun parameter yang bekerja per token, dan angka 48 miliar itulah yang menentukan biaya inferensi. Dengan kata lain, arsitektur membantu menutup sebagian kekurangan perangkat keras.
Meituan juga memperkenalkan LongCat Sparse Attention (LSA) dengan tiga komponen indeks: Streaming-aware Indexing, Cross-Layer Indexing, dan Hierarchical Indexing. Model ini membawa pula 135 miliar parameter N-gram Embedding, blok sparse terpisah dari routing MoE yang menurut Meituan mencegah penurunan kinerja pada aktivasi sparse. Pretraining melewati lebih dari 35 triliun token dan, menurut laporan TechTimes, selesai tanpa satu pun rollback.
Perlu dicatat bahwa jendela konteks 1 juta token yang diwarisi dari LongCat-2.0 belum tentu aktif secara default. TechTimes mengutip analisis independen bahwa konfigurasi LongCat-2.0 yang dikirim membatasi konteks di 256 ribu token, dengan perluasan ke 1 juta disiapkan tetapi tidak dinyalakan. Pembaca sebaiknya memeriksa konfigurasi layanan sebelum merancang beban kerja di atas angka 1 juta.
Klaim Benchmark Masih Menunggu Uji Independen
Dalam pengumumannya, Meituan menyebut LongCat-2.5 berada di antara Claude Opus 4.8 dan Claude Opus 5 pada sejumlah evaluasi arus utama, dan mengungguli Claude Opus 5 pada beberapa tugas tertentu. Klaim itu murni hasil pengujian internal. TechTimes mencatat belum ada evaluator independen yang menerbitkan penilaian pihak ketiga atas LongCat-2.5.
Pola serupa terjadi pada pendahulunya. Untuk LongCat-2.0, Meituan melaporkan skor SWE-bench Pro 59,5 dibanding 58,6 milik GPT-5.5, juga dari pengujian internal. Artificial Analysis menempatkan LongCat-2.0 di angka 45,3 pada Coding Index, lebih baik dari sekitar 49 persen model, kesan yang cukup berbeda dari skor headline tadi.
Agregator pembanding BenchLM, seperti dikutip TechTimes, menyimpulkan bahwa "the public evidence does not support any quality verdict" untuk perbandingan langsung LongCat-2.0 dengan GPT-5.5. Pengembang yang memakai LongCat-2.0 secara anonim di OpenRouter dengan nama "Owl Alpha" menyebutnya "dependable workhorse": kuat dalam mengikuti instruksi dan perencanaan, tetapi belum menyamai model frontier pada benchmark penalaran murni.
Soal harga, Enera Labs mencatat versi preview LongCat-2.5 yang muncul pada 25 September 2026 dipatok 0,30 dolar AS per juta token masukan dan 1,20 dolar AS per juta token keluaran. Harga untuk rilis 2 November belum terkonfirmasi independen, sehingga angka itu sebaiknya dianggap indikatif.
Dampaknya bagi Perusahaan di Indonesia
Bagi tim teknologi, rilis ini menambah pilihan model agen yang murah dan kompatibel dengan format API OpenAI serta Anthropic, menurut catatan Enera Labs untuk versi preview. Biaya per token yang rendah menarik untuk pekerjaan coding berskala repositori, tetapi harga bukan satu-satunya pertimbangan bagi perusahaan yang memproses data sensitif.
TechTimes menyoroti bahwa FAQ platform API Meituan tidak menyebut kebijakan retensi data, tidak menjelaskan apakah prompt dipakai untuk melatih model, dan tidak menyebut lokasi fisik server inferensi. Tidak ada SLA, perjanjian pemrosesan data enterprise, atau audit keamanan publik pada saat laporan itu ditulis. Celah informasi ini yang paling relevan bagi industri teregulasi.
Bagi perusahaan, instansi, dan pengembang di Indonesia, kerangka hukum yang berlaku adalah Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi, yang menurut basis data peraturan BPK mengatur pemrosesan data pribadi, kewajiban pengendali dan prosesor data, serta transfer data pribadi. Sebelum mengirim data pelanggan ke API model asing mana pun, termasuk LongCat, tim legal sebaiknya memastikan dasar hukum transfer dan kejelasan perjanjian pemrosesan datanya. Untuk data non-sensitif dan eksperimen, model ini layak diuji sambil menunggu evaluasi independen.
(Burung Hantu Infratek / Berbagai Sumber)
Foto sampul: ilustrasi dibuat dengan AI, bukan foto produk atau kejadian asli.
⚠️ Berita ini seluruhnya diriset, ditulis, dan dikembangkan dengan bantuan AI internal Burung Hantu Infratek.
🦉 Burung Hantu Infratek adalah software house dan system integrator yang sudah berpengalaman lebih dari 5 tahun dalam pengembangan dan implementasi generative AI pada berbagai perusahaan dan institusi.
Berita Terkait AI China
📉 Nvidia Minta Mitra Cloud Jual 51 Persen Layanan ke Non-China
🧠 Apple Pakai Qwen Alibaba untuk Apple Intelligence di China Mulai Desember
⚔️ Blok AI AS dan China Makin Tajam; Indonesia Ingin Ikut Keduanya
🤖 DeepSeek Rilis Super-agent; Agen Coding Saingan Claude Code Pantau Chat Tim
Sumber dan Referensi
[1] Meituan launches LongCat-2.5 multimodal AI model for extended coding tasks - TechNode
[2] Meituan Releases LongCat 2.5 on Chinese Chips; Benchmark Claims Await Independent Tests - TechTimes
[3] Meituan LongCat-2.5 Unleashes Powerful 1.6T AI Model - Open Source For You
[4] Meituan LongCat-2.5-Preview: 1M Context for Long-Horizon AI - Enera Labs
[5] UU No. 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi - JDIH BPK