哈喽，大家好，老寰这篇评论，主要来分析12 月 8 日重磅发布！美团生图模型开源，多端可用还支持连续改图

2025 年 12 月 8 日，美团正式发布并开源图像生成模型 LongCat-Image

这款仅 6B 参数的模型瞄准文生图与单图编辑核心场景，在编辑可控性和中文文字渲染上实现重大突破，达到开源 SOTA 水准。

无论是普通用户还是开发者，都能通过 APP、网页端直接体验，模型权重与代码也已同步开放，给 AI 生图领域带来了新选择。

核心突破：编辑可控 + 中文渲染双管齐下

LongCat-Image 采用文生图与图像编辑同源的统一架构，通过渐进式学习策略，在 6B 参数规模下实现了多能力协同提升。

在图像编辑领域，它在 GEdit-Bench、ImgEdit-Bench 等多个基准测试中拿下开源 SOTA 成绩，面对复杂编辑要求不易出现风格漂移和结构失真。

针对中文渲染痛点，模型覆盖 8105 个规范汉字进行预训练，最终在 ChineseWord 评测中取得 90.7 分，大幅领先现有开源模型。

实测表现：连续改图稳定，真实感拉满

实测中，LongCat-Image 的连续编辑能力表现亮眼。以《疯狂动物城 2》相关图片测试，从像素风格到彩色重绘，再到乐高主题改造，角色结构始终稳定，构图未出现明显错误。

产品渲染场景中，玩偶在不同光照环境下的绒毛细节、光影变化都接近真实质感，成功避开了 AIGC 常见的 “塑料感” 陷阱。

不过在复杂排版场景下，中文小字仍存在乱码、中英文混杂问题，游戏界面生成的审美也与当下主流产品有差距。

多端可用：用户零门槛，开发者可开源共建

为了方便不同群体使用，美团同步提供了多种体验方式。

移动端用户可通过 LongCat APP 体验文生图、图生图功能；网页端用户则能直接访问https://longcat.ai/ 进行创作。

开发者更能通过开源渠道获取资源，Hugging Face 和 GitHub 均已同步模型权重与代码，支持二次开发与创新。

行业意义：开源赛道再添猛将，实用化成核心方向

LongCat-Image 的推出，没有走单纯堆参数的路线，而是聚焦 “编辑可控性” 和 “中文渲染” 这两个实用痛点。

其综合评测显示，人类主观评分（MOS）已接近 Seedream4.0 等商业模型水平，图像编辑的并列对比胜率也领先多数开源模型。

美团的开源举措不仅为开发者提供了 “高性能、低门槛” 的工具，也推动 AI 生图技术向更贴近真实应用场景的方向发展，让技术普惠成为可能。