LongCat-2.5-Previewが画像理解に対応、OpenCodeで期間限定の無料アクセスを提供

Meituanは9月25日、APIプラットフォームでLongCat-2.5-Previewを公開した。画像理解が追加され、マルチモーダルな質問応答、要約、視覚推論に対応するほか、Claude Code、Hermes、OpenCodeなどのコーディングエージェントとの統合も案内されている。これにより、開発者は画面上の情報をコード変更のワークフローに取り込める可能性がある。ただし、リリースノートには能力比較のスコアが示されておらず、視覚的なデバッグや長時間にわたるタスクの成功率を判断する根拠にはならない。[公式更新ログ](https://longcat.chat/platform/docs/ChangeLog.html)

仕様は前モデルの100万トークンのコンテキストと、最大128Kトークンの出力を引き継いでいる。そのため、今回の変更をコンテキスト容量のさらなる拡大と捉えるべきではない。サービスはOpenAI Chat CompletionsおよびAnthropic Messagesと互換性のあるインターフェースを提供し、既存のエージェントフレームワークから接続できる。エンジニアリング面では、従来のツールワークフロー内で新モデルを評価できる点に意味がある。ただし、コンテキスト容量が大きいだけで、モデルがすべてのファイルや履歴を正確に活用できるとは限らない。[クイックスタート](https://longcat.chat/platform/docs/)

推論制御について、公式ドキュメントでは思考モードがデフォルトで有効とされており、`thinking.type`を`enabled`または`disabled`に設定できる。開発者は両モードで、変更の正確さ、応答時間、出力の使用量を比較できる。OpenCodeの統合設定でもこのオプションを上書きできるため、同じタスクで比較しやすい。[OpenCode統合ドキュメント](https://longcat.chat/platform/docs/OpenCode.html)

このモデルはOpenCode Zenにも追加されており、識別子は`longcat-2.5-preview-free`。入力、出力、キャッシュ読み取りはいずれも無料と表示されている。別のテスト経路として利用できるが、ドキュメントでは期間限定の提供とされ、終了日は記載されていない。評価時には、利用したプロバイダー、モデル識別子、設定を記録しておくべきだ。後でエンドポイントを切り替えた際に、サービスの違いをモデル性能の変化と取り違えないためである。[OpenCode Zenドキュメント](https://opencode.ai/docs/zen/)

視覚機能のドキュメントには、まだ不明点が残る。更新ログでは画像対応が告知されている一方、Chat Completionsのリファレンスページではメッセージ内容がプレーンテキストの文字列として説明されており、画像リクエストの例は示されていない。これはドキュメントの更新が追いついていない可能性があり、サービスが画像に対応していないと結論づけることはできない。エンジニアリングチームは、まず実際に使うエンドポイントで画像形式を検証し、その後、画面のスクリーンショット、複数ファイルにまたがる変更、複数ターンのツール操作を使ってテストし、タスク完了率、再試行回数、総使用量を測定するとよい。今後は、視覚インターフェースの詳細な説明と再現可能な評価に注目したい。[APIリファレンス](https://longcat.chat/platform/docs/api/chat)