LLM Perks

LongCat 2.5 Preview

Gratis ahora mismo Muy grande New
RazonamientoUso de herramientasContexto largoPesos abiertos

LongCat 2.5 Preview es un modelo de lenguaje de Meituan. Actualmente es gratis en 1 proveedor con hasta 1M tokens de contexto. El modelo admite razonamiento paso a paso, admite tool calling. Sus pesos son abiertos, así que también se puede ejecutar en local.

Desarrollador
Meituan
Contexto
1M tokens
Tipo
Texto
Licencia
Pesos abiertos
Gratis desde
28 de septiembre de 2026

Dónde usar LongCat 2.5 Preview gratis

Cada fila es un endpoint gratuito independiente con sus propios límites.

ProveedorContextoLímiteTarjeta
Nous Portal
meituan/longcat-2.5-preview:free
1M El plan Portal de $0 incluye modelos gratuitos con límites de tasa estándar. La disponibilidad de modelos puede cambiar. No Abrir

Inicio rápido

curl https://inference-api.nousresearch.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NOUS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meituan/longcat-2.5-preview:free",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Ejemplo para Nous Portal. Funciona cualquier cliente compatible con OpenAI: Cursor, Cline, OpenCode, Open WebUI.

Benchmarks

Este modelo aún no está en el ranking de Artificial Analysis. No publicamos estimaciones propias.

Modelos gratuitos similares

Preguntas frecuentes

¿LongCat 2.5 Preview es gratis?

Sí. A fecha de 28 de septiembre de 2026, LongCat 2.5 Preview es gratis en Nous Portal. Cada proveedor tiene sus propios límites — consulta la tabla de arriba.

¿Cuál es la ventana de contexto de LongCat 2.5 Preview?

El mayor contexto entre las rutas gratuitas es de 1.048.576 tokens. Algunos proveedores lo limitan más.

¿Cómo llamo a LongCat 2.5 Preview vía API?

Usa cualquier cliente compatible con OpenAI con la base URL https://inference-api.nousresearch.com/v1, el ID de modelo meituan/longcat-2.5-preview:free y una clave de Nous Portal.

¿LongCat 2.5 Preview es de pesos abiertos?

Sí, los pesos están publicados — puedes descargarlo y ejecutarlo en local, por ejemplo con Ollama o LM Studio.