메이퇀, 화면·영상 보고 코드 고치는 LongCat-2.5 가중치 MIT로 공개

중국 음식 배달·전자상거래 업체 메이퇀은 11월 9일 LongCat-2.5의 가중치를 Hugging Face에 MIT 라이선스로 공개했습니다. 11월 1일 모델을 소개한 지 일주일 만입니다. 개발자는 가중치를 내려받아 자체 환경에서 운영할 수 있으며, MIT 라이선스는 고지 조건에 따라 상업적 이용·수정·재배포를 허용합니다.

LongCat-2.5는 스크린샷과 동영상의 시각 정보를 살피고 코드 저장소를 다루며, 여러 단계에 걸쳐 소프트웨어를 작성하거나 수정하도록 설계된 모델입니다. 메이퇀의 기술 설명은 시각 정보를 토큰으로 표현해 텍스트와 함께 처리한다고 설명합니다. API 안내에 따르면 이미지와 동영상을 입력할 수 있습니다. 이미지는 요청에 포함하거나 주소로 전달하고, 동영상은 주소로 보냅니다. 메이퇀이 공개한 사례에는 대화형 유체 시뮬레이션과 3D 전시가 있습니다.

가중치를 공개하는 것과 모델을 서비스로 운영하는 것은 별개의 단계입니다. VentureBeat는 토큰마다 일부 전문가만 선택해 처리하는 혼합 전문가 구조라도 서빙에는 전체 체크포인트를 사용할 수 있어야 한다고 설명합니다. 메이퇀의 모델 카드는 전체 규모를 1조6천억 개, 토큰당 활성 파라미터를 약 480억 개로 소개합니다. Hugging Face 저장소의 메타데이터에는 전체 규모가 1조8천억 개로 표시돼 두 표기가 다릅니다. 실제 체크포인트 용량은 파일과 서빙 형식에 따라 달라집니다.

메이퇀은 신경망 처리 장치(NPU)용 SGLang-FluentLLM 배포 안내를 연결했습니다. 기술 글에서는 중국 가속기에서 전문가 가중치와 활성값을 각각 4비트로 표현하는 방식을 설명합니다. 이 내용은 메이퇀이 시험한 구성에 관한 사례입니다. 다른 가속기에서 운영할 때는 실행 환경이 체크포인트를 불러오고 시각 정보와 도구 사용 동작을 지원하는지가 조건이 됩니다.