美团LongCat-2.5上线：当AI一次能读完整个站点，GEO的考题变了

9月25日，美团LongCat API开放平台上线新一代大模型LongCat-2.5-Preview，API与网页端同步开放。官方给的参数画像很清楚：延续MoE路线，总参数量约1.6万亿、每次推理仅激活约480亿，原生支持100万token上下文窗口、最大输出128K tokens，并相较2.0版本新增图片理解能力。这一代官方没有公布benchmark成绩，但对做内容的人来说，值得琢磨的本来也不是跑分，而是「一百万token上下文」这件事对GEO意味着什么。

一次读一百万token，AI的「阅读单元」变大了

最直接的变化是AI的「阅读单元」变大了。过去检索式引用里，模型每次只带走与问题最相关的几个片段，内容是按「页」被消费的；上下文拉到一百万token之后，模型可以一次性装下一个站点的完整内容库、一个大型代码库或者几个月的对话日志。对GEO来说，被引用的粒度正在从「这一篇文章写得好不好」，扩展到「整个站点的信息架构清不清晰」：内链是否成网、层级是否可预期、命名是否一致，这些原本属于SEO工程的活，现在直接决定AI能不能在一口气读完之后拼出一张可信的整站图谱。

Agent干长活，引用发生在任务途中

第二个变化藏在目标场景里。LongCat-2.5把适用范围从代码与工具调用，扩展到终端、浏览器、桌面软件、电子表格与设计工具里的长流程任务。换句话说，AI获取信息的时机不再只是「用户提问然后搜索」，越来越多发生在Agent执行任务的途中——它打开你的帮助文档、翻你的参数表和价格页，然后决定要不要把这些内容写进交付结果。内容想被这类场景引用，前提是能被工具顺畅解析：结构稳定、URL常驻、步骤与表格类信息机器可读，这比在标题里堆关键词有效得多。

接口兼容降低门槛，AI流量结构继续变

第三个变化是接入门槛。官方同时开放兼容OpenAI与Anthropic两类接口，并给出Codex、OpenCode、OpenClaw等主流开发环境的接入方法，老用户获赠500万免费tokens。接口越通用，跑长任务的Agent就越多，站点上来自AI的抓取与调用占比还会继续上升。对站点方而言，GEO的入场券其实没变：确认主流AI爬虫可以正常抓取、页面可渲染、关键信息不藏在登录墙后面；真正在变的是过线之后的玩法——谁的整站结构更好读，谁拿到的引用就更多。

供给端越卷，内容库越值钱

供给端的背景也值得记一笔。LongCat-2.0时代，美团已实现训练推理全程依托国产算力集群，动用5万至6万张算力卡，是国内基于国产算力规模最大的大模型训练任务之一。模型越多、越便宜、上下文越长，内容侧的竞争就越会从「写一篇爆文」转向「维护一个可被AI反复取用的内容库」。同时，新增的图片理解与跨模态能力意味着，纯文字内容在引用池里的相对份额可能被稀释，图文对照、结构清晰的资料页更有机会被完整理解。

写在最后

落到动作上，三件事值得排进日程：一是按「整站备考」的思路梳理信息架构，让AI一次读完全站也能拼出清晰的内容地图；二是把高频问题的答案做成颗粒度细、机器可读的资料页，方便Agent在任务途中直接取用；三是持续盯着模型侧的演进，选型与对比可以看我们对OpenCompass司南的收录页，企业要把Agent落进真实业务流程，特赞Tezign这类企业级智能体平台也值得关注。

（文 / AI30媒体部 ｜ 2026年9月28日）