Nota del autor: a partir de las demostraciones oficiales y las pruebas independientes de 智东西 y TOKRACE, analizamos las capacidades reales de LongCat-2.5 para convertir capturas en páginas web, crear páginas interactivas y generar contenido 3D, así como sus fallos típicos y los límites de su evaluación.
Meituan lanzó oficialmente LongCat-2.5 el 2026-11-02 y destacó Visual Coding（programación visual） como una de sus capacidades principales. Entre los ejemplos que mostró hay una simulación de fluidos en tiempo real, una representación 3D del árbol sagrado de bronce de Sanxingdui y una página de invitación a un evento generada a partir de una foto. Al verlo, muchos desarrolladores frontend se hicieron la misma pregunta: ¿basta con darle una maqueta o una captura de pantalla para obtener una página web lista para entregar?
Este artículo no se limita a repetir la promoción oficial. Las demostraciones oficiales son casos de éxito seleccionados, mientras que las pruebas independientes incluyen tanto trabajos muy completos como proyectos cuyas dimensiones eran 1000 veces mayores o menores de lo esperado. Aquí comparamos ambos tipos de evidencia y explicamos qué conclusiones están respaldadas y cuáles todavía no.
Qué te llevarás: al terminar, sabrás hasta dónde llega la programación visual de LongCat-2.5, qué cinco dimensiones conviene evaluar antes de entregar una página web y qué aspectos necesitan revisión humana.
LongCat-2.5: datos clave sobre programación visual
Empecemos con una tabla de los datos públicos relacionados con la programación visual. La información procede del blog técnico oficial de Meituan, su documentación de API y las noticias sobre el lanzamiento. Los pesos del modelo no estaban disponibles para descarga en el momento de su publicación, así que «API oficial disponible» no significa «código abierto».
| Dato | Información publicada |
|---|---|
| Fecha de lanzamiento oficial | 2026-11-02 (la versión Preview llegó a la plataforma de API el 2026-09-25) |
| Responsable del lanzamiento | Equipo LongCat de Meituan |
| Tamaño del modelo | 1.6T de parámetros totales, con unos 48B activados por token; arquitectura MoE dispersa |
| Ventana de contexto | 1,048,576 tokens (aproximadamente 1M) |
| Entrada visual | Imágenes en PNG, JPG, JPEG, WebP y GIF; vídeos mediante URL |
| Resultados relacionados con programación visual | Vision2Web 78.6, 3DCodeBench Text→3D 55.4 (tabla oficial) |
| Formatos de interfaz | Compatible con OpenAI y compatible con Anthropic |
| Estado de código abierto | Los pesos no estaban disponibles al publicarse la versión oficial; el equipo anunció que llegarían más adelante |
Hay un detalle importante: la documentación oficial admite la comprensión de imágenes y vídeos, pero eso no significa que LongCat-2.5 ofrezca interfaces para generarlos. Las imágenes y los vídeos que aparecen en pruebas de terceros se renderizaron con herramientas como Blender o el navegador, a partir del código escrito por el modelo.
Replicar una captura y generar una página a partir de una referencia visual no son lo mismo
Antes de hablar de «convertir una captura en una página web», conviene separar dos tipos de tareas. La primera es la generación a partir de una referencia visual: se proporciona una foto de un lugar o una imagen de ambiente, junto con una descripción de lo que se necesita, y se pide al modelo que diseñe una página con un estilo acorde. En este caso, el modelo tiene libertad para crear la composición: basta con que «transmita la sensación adecuada».
La segunda es la réplica fiel de una captura: se entrega una captura de una página existente y se pide reproducir con la mayor precisión posible su diseño, espaciado, tipografía, interacciones y comportamiento responsivo. Los criterios de evaluación son mucho más estrictos y cualquier diferencia salta a la vista. El ejemplo oficial de la página de invitación a un evento pertenece al primer tipo. Por ahora, no hay suficientes muestras independientes que demuestren la precisión general de LongCat-2.5 en el segundo, y mucho menos que permitan afirmar que puede replicar capturas píxel a píxel.
Cómo funcionan los tokens visuales de LongCat-2.5
El carácter «multimodal nativo» de LongCat-2.5 se basa en su forma de procesar imágenes. Según ha explicado el equipo oficial, el modelo utiliza primero SAE, un codificador de alineación semántica, para extraer características visuales. Después, RVQ, un mecanismo de cuantización vectorial residual, las codifica como tokens discretos de varios niveles. Por último, estos entran en el modelo troncal junto con los tokens de texto para procesarse de forma conjunta.
El diseño también incluye la discretización visual a resolución nativa, el precálculo sin conexión de los tokens visuales y el aprendizaje conjunto del embedding del libro de códigos visuales con el modelo troncal. Para quienes desarrollan, esto se puede entender así: la imagen no se «traduce a una descripción textual» antes de entregarse al modelo, sino que participa en el razonamiento y la escritura de código en una forma cercana a la nativa. Eso sí, las ventajas de la arquitectura sientan las bases de sus capacidades, pero no garantizan que todas las capturas se reproduzcan con precisión.
Cómo interpretar los resultados de LongCat-2.5 en Vision2Web
La documentación oficial presenta dos benchmarks directamente relacionados con la programación visual. Todos los datos proceden de la tabla de evaluación publicada por Meituan. La comparación se limita a los otros dos modelos de la tabla y no abarca todos los modelos más recientes hasta el 2026-11-03.
| Evaluación | LongCat-2.5 | GPT-5.6-Sol | Claude Opus 5 | Detalles de la evaluación |
|---|---|---|---|---|
| Vision2Web | 78.6 | 73.5 | 80.2 | Claude Code v2.1.7, longitud de secuencia de 256K, top_k=50 |
| 3DCodeBench Text→3D | 55.4 | 52.3 | 54.3 | Generación de código 3D a partir de texto |
| DeepSWE v1.1 (referencia) | 64.6 | 72.7 | 68.8 | Corrección de problemas en repositorios reales, mini-swe-agent |
Según estas cifras, LongCat-2.5 lidera la tabla comparativa oficial en Text→3D. En Vision2Web supera a GPT-5.6-Sol por 5.1 puntos, pero queda 1.6 puntos por debajo de Claude Opus 5. Conviene incluir DeepSWE como referencia: al final, la programación visual también tiene que convertirse en código funcional, y LongCat-2.5 todavía queda 8.1 puntos por detrás de GPT-5.6-Sol en la corrección de problemas en repositorios de software reales.
Más importante aún: la puntuación de un benchmark no equivale a una tasa de reproducción fiel a nivel de píxel ni a una tasa de aprobación en la aceptación del producto. La configuración predeterminada de evaluación de LongCat-2.5 activa el razonamiento y usa temperature=1.0 y top_p=0.95. Además, algunos resultados de los modelos proceden de informes públicos y otros de pruebas realizadas por la propia Meituan, por lo que las condiciones no son totalmente uniformes.
💡 Consejo para elegir: las clasificaciones públicas sirven como referencia, pero lo realmente útil es probar los modelos con tus propias capturas y requisitos. Con una interfaz de agregación compatible con OpenAI, como APIYI apiyi.com, puedes comparar los resultados de varios modelos visuales usando el mismo script de prueba y después elegir tu modelo principal.
Casos de programación visual con LongCat-2.5: aciertos y fallos
A continuación reunimos casos de tres fuentes. La presentación oficial contiene ejemplos exitosos seleccionados, mientras que智东西 y TOKRACE realizaron pruebas independientes con muestras pequeñas. El peso de la evidencia es distinto en cada caso, así que conviene tenerlo en cuenta al leerlos.
| Fuente | Tarea | Requisitos | Resultado observado |
|---|---|---|---|
| Presentación oficial | Simulación de fluidos en tiempo real | Página web interactiva con fluidos | Los clics y arrastres del ratón activan efectos de fluidos |
| Presentación oficial | Página web de invitación a un evento | Foto del lugar + requisitos en lenguaje natural | Estilo acorde con la foto, con formulario de inscripción, gestión de asistentes y exportación |
| 智东西 | Animación de un pelícano en bicicleta | Animación HTML | Figura principal clara y estilo coherente, con una ligera desviación en la posición de la bufanda |
| TOKRACE | Póster de un evento en SVG y en chino | Conservar 6 fragmentos de texto chino específicos | Los 6 fragmentos eran correctos y aparecían una vez cada uno; la composición era clara |
| TOKRACE | Gráfico de datos trimestrales en SVG | Crear un gráfico de barras a partir de los datos | Las proporciones y el total de 84 eran correctos, pero inventó el año fiscal, la unidad en dólares y la fuente de los datos |
| TOKRACE | Reductor planetario en 3D | Dimensión de 140mm y entrega de un video | Superficies de los dientes fragmentadas, dimensión escrita como 140m y video sin entregar |
| TOKRACE | Modelo espacial de una vivienda de dos habitaciones | Modelado de la distribución interior | No había aberturas para puertas ni ventanas, la cama se superponía con un tabique y la orientación de la segunda habitación era incorrecta |
Ejemplos oficiales: referencias visuales y lógica interactiva
El blog oficial presenta ocho tareas completas. Entre las relacionadas directamente con la web están una simulación de fluidos, una visualización 3D del árbol sagrado de bronce de Sanxingdui, una maqueta urbana, un diseño visual de estilo chino y una página web de invitación a un evento. El caso de Sanxingdui requiere trabajar a la vez con la estructura tridimensional, los materiales y las interacciones de rotación y zoom. La página de invitación, por su parte, debe convertir la atmósfera de una fotografía en un estilo visual y permitir la inscripción, la gestión de listas y la exportación de tablas.
Estos ejemplos demuestran que LongCat-2.5 puede convertir requisitos visuales en código frontend funcional. Pero no prueban que pueda «completar cualquier página web interactiva en un solo intento» ni que el rendimiento de las páginas cumpla ya los estándares para un lanzamiento comercial.
Prueba de 智东西: buen resultado general, aunque algunos detalles necesitan ajustes
El 2026-11-02, 智东西 pidió a LongCat-2.5 que generara una animación HTML de un pelícano montando en bicicleta. El periodista observó que la animación estaba bien lograda en conjunto: el personaje principal era reconocible, el estilo era coherente y había abundantes detalles. Sin embargo, una parte de la bufanda estaba ligeramente fuera de lugar.
En otra tarea, consistente en crear una presentación PPT sobre los resultados financieros del tercer trimestre de Amazon, la estructura del análisis era completa e incluía gráficos de tendencias, diagramas de estructura y advertencias sobre riesgos. Tras una comparación preliminar, el periodista no encontró errores evidentes en los datos. Los problemas se concentraban en la presentación: algunas diapositivas tenían demasiada información y un tamaño de letra demasiado pequeño, mientras que ciertas conclusiones eran demasiado categóricas. Esto también deja una lección para el desarrollo web: que el contenido sea básicamente correcto no garantiza que la legibilidad y la composición sean adecuadas.
Prueba de TOKRACE: cuanto más claras las restricciones, mayor la tasa de éxito
TOKRACE integró LongCat-2.5 en Claude Code y lo combinó con Blender y un navegador para completar 15 tareas creativas: 6 de 3D, 4 de videos educativos, 4 de SVG estáticos y 1 de animación. Los casos exitosos tuvieron algo en común: restricciones claras y una estructura sencilla.
- Estantería paramétrica: las versiones de tres compartimentos y 0,8 m y de cuatro compartimentos y 1,0 m tenían las dimensiones correctas. El grosor de los tableros cumplía con los 18 mm requeridos y se entregaron las seis vistas. El proceso tomó unos 36 minutos, 47 solicitudes y 69.708 tokens de salida.
- Cartel de evento en chino: se completó en unos 3 minutos y 10 solicitudes. Los seis fragmentos de texto en chino se conservaron correctamente y los iconos no invadieron el espacio del texto.
- Animación de ciclismo de 4 segundos: las ruedas, los pedales y las piernas estaban sincronizados. El equipo evaluador revisó 40 momentos y encontró una desviación máxima de unos 0,19 px entre los pies y los pedales, aunque el sujeto claro tenía poco contraste.
Los casos fallidos revelaron problemas que son fáciles de pasar por alto en la programación visual. En la tarea del reductor planetario, las tres ruedas planetarias estaban colocadas casi correctamente, pero se escribió 140 m en lugar de 140 mm: un error de unidades de 1.000 veces. Tampoco se entregó el video solicitado. El modelo de una vivienda de dos dormitorios «parecía una sala de estar», pero tenía errores estructurales: no se habían abierto huecos para puertas y ventanas, la cama se solapaba con un tabique y algunas vistas quedaban bloqueadas por paredes. En el SVG de un reloj, las manecillas marcaban correctamente las 9:41, pero los números se superponían con las marcas gruesas de la esfera.
TOKRACE también comparó los resultados con y sin modo de razonamiento. Al activarlo, la composición de algunas imágenes era más clara, pero los costos de razonamiento y de solicitudes podían aumentar considerablemente. En la comparación de un SVG de un pelícano en bicicleta, la imagen se generó en la primera solicitud con el modo desactivado; con el modo activado, no apareció hasta la quinta. Es solo la observación de una tarea y no permite deducir una tasa media de éxito para ninguno de los dos modos.
Cinco dimensiones para evaluar la programación visual de LongCat-2.5
Como muestran los casos anteriores, entre «parece correcto» y «está listo para entregar» hay al menos cuatro obstáculos. Este marco de evaluación es un método de revisión técnica elaborado a partir de esos casos, no un estándar oficial de LongCat.
| Dimensión de evaluación | Qué revisar | Riesgos detectados en los casos | Método de revisión recomendado |
|---|---|---|---|
| Fidelidad visual | Colores, diseño, tipografía, espaciado y gráficos | Bufanda desplazada, números superpuestos a las marcas de la escala | Superponer el resultado con la imagen original y comparar capturas por zonas |
| Funcionalidad | Clics, navegación, formularios y cambios de estado | La presentación oficial no reveló la tasa de fallos | Recorrer manualmente el flujo principal y escribir pruebas E2E sencillas |
| Diseño adaptable | Desbordamientos o elementos que se ocultan en distintos anchos de pantalla | Por ahora faltan ejemplos independientes | Revisar al menos tres puntos de ruptura: móvil, tableta y escritorio |
| Precisión del contenido | Cifras, unidades, textos y fuentes | Año fiscal y fuente de datos inventados; 140mm escrito como 140m | Comprobar todos los textos y unidades, uno por uno |
| Entrega técnica | Instalación de dependencias, ejecución, empaquetado y archivos completos | Video no entregado y tarea larga interrumpida por tiempo de espera | Revisar cada punto de la lista de entrega |
De estas cinco dimensiones, las que más fácilmente pueden quedar ocultas tras un resultado de IA aparentemente convincente son la precisión del contenido y la entrega técnica. Si una página tiene una buena combinación de colores y animaciones fluidas, es fácil pasar por alto una fuente de datos inventada o un archivo que falta. Al convertir una captura en una página web, conviene incluir una comprobación específica: «¿Qué ha añadido el modelo por su cuenta?».
Cómo probar la conversión de capturas de pantalla a páginas web con la API de LongCat-2.5
Si quieres probar LongCat-2.5 con tus propios diseños, puedes enviar una imagen junto con instrucciones escritas en formato compatible con OpenAI. Se admiten imágenes en Base64 y mediante URL públicas, con un máximo de 10 MB por imagen y 50 imágenes por solicitud. Si la relación de aspecto original supera 200:1, se producirá un error, así que tendrás que dividir las capturas largas antes de enviarlas.
Ten en cuenta que, a la fecha de verificación de este artículo (2026-11-03), aún no se había confirmado que LongCat-2.5 estuviera disponible en APIYI. Consulta la lista de modelos de APIYI para comprobar su disponibilidad. El siguiente script usa el formato estándar de OpenAI. También puedes utilizar el mismo código con alguno de los modelos de visión ya disponibles en la plataforma para probar el flujo y, cuando se incorpore LongCat-2.5, solo tendrás que cambiar el nombre del modelo.
Ejemplo mínimo
import base64, openai
client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1")
img = base64.b64encode(open("screenshot.png", "rb").read()).decode()
resp = client.chat.completions.create(
model="LongCat-2.5", # Usa el nombre que figure en la lista de modelos de APIYI
messages=[{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": "按截图复刻为单文件 HTML,只用截图中出现的文字,不要补充任何数据"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img}"}}
]}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
Ver el código completo de implementación (con criterios de aceptación y reintentos)
import base64
import time
import openai
from pathlib import Path
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # API de APIYI compatible con OpenAI
)
SYSTEM_PROMPT = """你是前端工程师。根据截图生成单文件 HTML(内联 CSS/JS)。
硬性要求:
1. 只使用截图中可见的文字,禁止补充数据、单位、来源或年份
2. 无法辨认的文字用 [待确认] 占位
3. 支持 375px / 768px / 1440px 三个断点
4. 代码末尾用注释列出:你做的假设、未实现的交互"""
def encode_image(path: str) -> str:
data = Path(path).read_bytes()
if len(data) > 10 * 1024 * 1024:
raise ValueError("单张图片超过 10MB,请压缩后再试")
return base64.b64encode(data).decode()
def screenshot_to_html(path: str, model: str = "LongCat-2.5",
retries: int = 3) -> str:
img = encode_image(path)
messages = [
{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": "请复刻这张网页截图。"},
{"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img}"}},
]},
]
for i in range(retries):
try:
resp = client.chat.completions.create(
model=model, messages=messages, max_tokens=16000
)
return resp.choices[0].message.content
except openai.RateLimitError:
time.sleep(2 ** i) # Espera exponencial ante un límite de tasa 429
raise RuntimeError("多次重试失败")
if __name__ == "__main__":
html = screenshot_to_html("screenshot.png")
Path("output.html").write_text(html, encoding="utf-8")
print("已生成 output.html,请按五维清单验收")
Hay dos decisiones de diseño en el código que vale la pena explicar. Primero, la indicación del sistema prohíbe explícitamente añadir datos, unidades y fuentes: es una protección directa contra el problema de «inventar años fiscales y fuentes de datos» observado en el caso de los gráficos de TOKRACE. Segundo, se le pide al modelo que enumere sus supuestos al final del código, para que sea más fácil localizar las partes que ha «supuesto» durante la revisión manual. Para conocer la estructura concreta de la solicitud en modo de razonamiento, consulta la documentación oficial de parámetros de LongCat; no apliques directamente los parámetros de razonamiento de otros modelos.
🚀 Para empezar: solicita el crédito gratuito de prueba para nuevos usuarios en APIYI, apiyi.com, y ejecuta el flujo completo con 3-5 capturas de distinta complejidad (página de aterrizaje, formulario y panel de datos). Evalúa los resultados con la lista de cinco dimensiones antes de decidir si lo incorporas a tu flujo de trabajo habitual.
Análisis del impacto de LongCat-2.5 en la programación visual
Impacto en los desarrolladores frontend
- Mayor eficiencia en la fase de prototipado: permite generar rápidamente páginas interactivas a partir de referencias visuales. Es útil para presentar propuestas, crear borradores de páginas de campaña y desarrollar herramientas internas. La página oficial de invitación a un evento y el póster de TOKRACE son ejemplos de este tipo.
- La revisión sigue siendo necesaria: el modelo puede escribir páginas que «parecen correctas», pero los errores en las unidades, los textos y las relaciones estructurales son más difíciles de detectar. El papel del desarrollador pasa, en parte, de «escribir código» a «definir restricciones y revisar el resultado».
- Cuanto más claras sean las restricciones, mejor: el caso de la estantería dio buenos resultados al especificar las dimensiones y la lista de entregables. Con requisitos ambiguos, es más probable que el modelo improvise.
Impacto en los flujos de trabajo de AI Coding
La documentación oficial de LongCat-2.5 ofrece guías de integración para herramientas como Claude Code, Codex, OpenCode y Cline. Por lo general, solo hay que cambiar la URL base, la clave API y el nombre del modelo. Esto significa que la programación visual puede incorporarse a flujos de trabajo con agentes existentes, sin necesidad de abrir una ventana de chat aparte. Sin embargo, la compatibilidad con el formato de API no garantiza que todas las funciones y parámetros sean idénticos entre herramientas. Las tareas largas también pueden agotarse o interrumpirse; por eso, algunas tareas de video de TOKRACE no llegaron a completarse.
En cuanto al costo, el precio promocional por tiempo limitado que indica actualmente el sitio oficial es de ¥2.00 para la entrada sin caché, ¥0.04 para la entrada con caché y ¥8.00 para la salida, por cada millón de tokens. Los importes reales dependen de la plataforma oficial y de la facturación. Una tarea de varias rondas como la de la estantería genera cerca de 70 000 tokens de salida. Al planificar tareas de programación visual por lotes, conviene prestar más atención al número de solicitudes y a la longitud de la salida que al precio unitario.
Límites de uso de LongCat-2.5 para convertir capturas en páginas web
A partir de toda la evidencia, los escenarios de uso pueden dividirse en tres niveles:
| Nivel | Escenarios habituales | Recomendación |
|---|---|---|
| Se puede usar directamente | Borradores de páginas de campaña, pósteres SVG, animaciones interactivas sencillas, páginas de demostración internas | Tras la generación, basta con revisar el aspecto visual y los textos |
| Requiere revisión humana | Réplicas de capturas para páginas que se publicarán, gráficos de datos, páginas de aterrizaje adaptables, formularios de varios pasos | Revisar cada punto de la lista de cinco dimensiones, prestando especial atención a los datos y las unidades |
| No conviene depender del modelo | Dimensiones de ingeniería de alta precisión, diseño de estructuras espaciales, páginas de marca que requieren una reproducción píxel a píxel, tareas largas sin supervisión | Usarlo solo para borradores; la entrega final debe completarla una persona |
💰 Consejo sobre costos: la programación visual suele requerir varias iteraciones. Conviene probar primero con un lote pequeño de capturas para calcular el consumo promedio de tokens por página. APIYI apiyi.com ofrece facturación por consumo y una factura unificada, lo que facilita comparar el costo por página entre distintos modelos.
Preguntas frecuentes FAQ
P1: ¿LongCat-2.5 puede convertir directamente una captura de pantalla en una página web completa?
Puede generar una página web funcional, pero hay que matizar lo de «lista para entregar». Las demostraciones oficiales y las pruebas de terceros muestran que puede convertir una referencia visual en código frontend interactivo. Sin embargo, todavía no hay muestras independientes que demuestren su precisión general al reproducir capturas de pantalla, ni se puede afirmar que logre una reproducción exacta a nivel de píxel.
P2: ¿Cómo se compara el resultado de LongCat-2.5 en Vision2Web con el de Claude Opus 5?
En la tabla oficial, LongCat-2.5 obtiene 78.6, Claude Opus 5 alcanza 80.2 y GPT-5.6-Sol, 73.5. LongCat-2.5 va por delante en Text→3D, pero en Vision2Web sigue ligeramente por debajo de Claude Opus 5. Todos son datos publicados por Meituan y las condiciones de prueba no son del todo uniformes, así que conviene repetir las pruebas con tus propias tareas.
P3: ¿Cuáles son los fallos más comunes de LongCat-2.5 en programación visual?
Según las pruebas de TOKRACE, hay cuatro tipos principales: errores de unidades (escribir 140m en lugar de 140mm), errores de estructura espacial (una cama que se superpone con un tabique), contenido inventado (añadir a un gráfico una fuente de datos inexistente) y entregas incompletas (no generar el video solicitado). Estos problemas no siempre son evidentes a simple vista, por lo que hay que revisarlos expresamente.
P4: ¿Se puede invocar LongCat-2.5 a través de APIYI?
Hasta el 2026-11-03, no se ha confirmado que la plataforma APIYI haya integrado LongCat-2.5. Consulta la lista actualizada de modelos en APIYI apiyi.com. Mientras tanto, puedes usar el script compatible con OpenAI de este artículo con alguno de los modelos visuales ya disponibles en la plataforma para probar el proceso de validación. Cuando el modelo esté disponible, bastará con cambiar su nombre.
P5: ¿Es mejor activar el modo de razonamiento al convertir capturas de pantalla en páginas web?
No hay una respuesta única. TOKRACE observó que, al activar el razonamiento, algunas disposiciones eran más claras, pero el costo podía aumentar considerablemente. En la comparación con un SVG de un pelícano, desactivar el razonamiento permitió generar la imagen en el primer intento. Lo recomendable es probar ambos modos con el mismo conjunto de capturas en APIYI apiyi.com y decidir según la tasa real de éxito y el consumo de tokens.
P6: ¿LongCat-2.5 puede generar imágenes o videos?
La API oficial admite la comprensión de imágenes y videos, no su generación. En las pruebas de terceros, las imágenes, los videos y las escenas 3D se produjeron a partir de código escrito por el modelo y renderizado con herramientas como el navegador o Blender. Por tanto, no pueden considerarse una capacidad nativa de generación de imágenes del modelo.
Puntos clave de la programación visual con LongCat-2.5
- Capacidades: LongCat-2.5 puede convertir una referencia visual en código funcional para una página web, pero eso no equivale a reproducir una captura píxel por píxel.
- Resultados oficiales: obtuvo 78.6 en Vision2Web, ligeramente por debajo de Claude Opus 5, y 55.4 en Text→3D, donde lidera la tabla comparativa oficial.
- Cuándo funciona mejor: alcanza un alto grado de ejecución en tareas sencillas y con restricciones claras, como carteles SVG y estanterías paramétricas.
- Dónde suele fallar: los principales riesgos están en las unidades, las relaciones espaciales, el contenido inventado y la integridad de la entrega.
- Cómo verificar el resultado: revisa cinco dimensiones por separado: fidelidad visual, funcionalidad, diseño adaptable, precisión del contenido y entrega técnica.
- Cómo empezar: puedes montar un flujo de pruebas en APIYI apiyi.com con un script compatible con OpenAI. Consulta la lista de modelos para comprobar si LongCat-2.5 está disponible.
Resumen
Las conclusiones principales sobre la capacidad de LongCat-2.5 para convertir capturas de pantalla en páginas web son:
- Crear un prototipo no significa que esté listo para entregar: tanto los ejemplos oficiales como las pruebas de terceros demuestran su capacidad de programación visual, pero todavía hay una distancia considerable entre una captura y una página lista para publicar.
- La fidelidad visual es solo el primer paso: la interacción, el diseño adaptable, la precisión del contenido y la integridad técnica requieren comprobaciones independientes. Es especialmente fácil pasar por alto qué ha añadido el modelo por su cuenta.
- Las restricciones aportan estabilidad: definir dimensiones, textos, puntos de ruptura y una lista de entrega, además de prohibir en la indicación que se añadan datos, puede reducir considerablemente los errores causados por la interpretación libre.
Si quieres incorporar la programación visual a tu trabajo diario, primero prueba con una pequeña muestra de capturas reales propias y después define su alcance según los tres niveles descritos en este artículo. Te recomendamos comparar el rendimiento real de varios modelos visuales mediante la interfaz unificada de APIYI apiyi.com. La plataforma ofrece crédito gratuito para nuevos usuarios, lo que facilita las pruebas a bajo costo.
📚 Referencias
- Blog técnico oficial de LongCat-2.5: arquitectura del modelo, benchmarks y ejemplos oficiales
- Enlace:
longcat.ai/blog/longcat-2.5 -
Descripción: fuente original de los resultados de Vision2Web y 3DCodeBench y de las condiciones de evaluación
-
Blog del equipo técnico de Meituan: explicación de la tecnología de tokens visuales de LongCat-2.5
- Enlace:
tech.meituan.com/2026/11/02/Meituan-LongCat-2.5.html -
Descripción: introducción a mecanismos de codificación visual como SAE y RVQ
-
Documentación de la interfaz de comprensión visual de LongCat: límites de entrada para imágenes y videos
- Enlace:
longcat.ai/platform/docs/image-video-understanding -
Descripción: límites de formato, tamaño, cantidad y relación de aspecto de las imágenes
-
Pruebas publicadas por 智东西: animación de un pelícano y presentación PPT de resultados financieros
- Enlace:
tech.ifeng.com/c/8xjHpT7wJEN -
Descripción: experiencia de uso de la versión oficial desde la perspectiva de un medio
-
Pruebas de TOKRACE de la versión oficial: registro de 15 tareas creativas
- Enlace:
www.tokrace.com/zh-CN/guides/longcat-2-5-release - Descripción: incluye imágenes originales, proyectos y registros de ejecución, con casos tanto exitosos como fallidos
Autor: Equipo técnico de APIYI
Intercambio técnico: Visita la página principal de APIYI en apiyi.com para contactar con nosotros. Encontrarás más recursos de integración en el centro de documentación docs.apiyi.com.
