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LongCat-2.5
meituan-longcat · released 4 Nov 2026
ダウンロード 新着・Arenaの投票待ち
Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ1779.8 B1トークンあたり332.5 Bがアクティブ（Mixture of Experts）
4ビットのダウンロード1079 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト512Kトークン、モデル設定より
無料で使える場所
- Run it in one command with whichllm (free, open source):
uvx whichllm@latest plan "LongCat-2.5"shows the GPU you need,uvx whichllm@latest run "LongCat-2.5 gguf"downloads it and starts a chat - 自宅でダウンロードして動かす：公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
新着：Arenaの投票待ち
Released on 4 Nov 2026. Arena has not voted on this model yet. As soon as it does, the model moves into the ranking automatically, usually the next night. Until then you can still check its size, memory needs and speed below.
よく使われるハードウェアでの速度
| ハードウェア | GPUメモリ | 収まる？ | 速度 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | 収まらない | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | 収まらない | — |
| RTX 3090 | 24 GB | 収まらない | — |
| RTX 4090 | 24 GB | 収まらない | — |
| RTX 5090 | 32 GB | 収まらない | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | 収まらない | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | 収まらない | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | 収まらない | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | 収まらない | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | 収まらない | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | 収まらない | — |
4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。
必要なGPUメモリ
| レベル | 8Kコンテキスト | 32Kコンテキスト | 128Kコンテキスト | フル精度との品質比較 |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 891 GB | 892 GB | 896 GB | +4.7% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 1080 GB | 1081 GB | 1085 GB | +1.2% ごくわずかな劣化 |
| Q5_K_M | 1266 GB | 1267 GB | 1272 GB | +0.4% ほぼ劣化なし |
| Q6_K | 1460 GB | 1461 GB | 1466 GB | +0.2% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 1892 GB | 1893 GB | 1897 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 3561 GB | 3562 GB | 3566 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
重み＋コンテキストキャッシュ（モデルのアーキテクチャから算出）＋ランタイム。品質：フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。
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