LongCat-2.0: chiński LLM 1,6 bln parametrów bez GPU Nvidia

Meituan zaprezentował 30 czerwca 2026 r. LongCat-2.0, otwartoźródłowy model językowy o 1,6 bln parametrów, trenowany i uruchamiany wyłącznie na sprzęcie wyprodukowanym w Chinach, bez użycia układów NVIDIA.

Model obsługuje kontekst do miliona tokenów i wykorzystuje architekturę ekspertów mieszanych (Mixture of Experts, MoE). W zależności od zadania aktywowanych jest około 48 miliardów parametrów. Meituan stosuje własne rozwiązanie skalowania uwagi nazwane LongCat Sparse Attention (LSA), przeznaczone do pracy z bardzo długim kontekstem.

Trening i inferencja odbywały się na klastrze zbudowanym z superpodów opartych na układach ASIC zoptymalizowanych pod konkretne obciążenia. Do zarządzania komunikacją między chipami użyto biblioteki Huawei Collective Communication Library (HCCL). Firma podała, że cały proces trenowania przeprowadzono na krajowych akceleratorach.

Meituan udostępnił model jako otwarte oprogramowanie. LongCat-2.0 ma być wykorzystywany m.in. do zadań programistycznych o charakterze agentowym oraz jako rdzeń systemu Owl Alpha.

W benchmarkach model osiągnął lepsze wyniki niż starsza wersja Gemini 3.1 Pro w testach Terminal-Bench 2.1 oraz SWE-Bench Pro. Jednocześnie przedstawione dane wskazują, że w najbardziej złożonych zadaniach agentowych i logicznych model pozostaje niżej niż komercyjne warianty, takie jak GPT-5.5 i Opus 4.8.

Analityk TP Huang ocenił, że debiut ogranicza obawy związane z wydajnością superklastrów Atlas-950. Badacz Hanchi Sun zaznaczył, że LongCat-2.0 trenowano z użyciem około 50 000 chińskich akceleratorów i że jest to przykład trenowania modelu na dużą skalę przy użyciu rodzimych układów. W komentarzu Jensena Huanga pojawiła się teza: „kontrola eksportu GPU NVIDIA nie powstrzyma Chin”.

Meituan poinformował o technicznych ograniczeniach napotkanych podczas prac. Krajowe akceleratory mają mniejszą pojemność pamięci na urządzenie niż niektóre konkurencyjne układy, a ekosystem oprogramowania i narzędzi dla rodzimych chipów jest w ocenie firmy mniej rozwinięty. Firma wskazała, że architektura MoE i techniki oszczędzania pamięci miały zmniejszyć koszty obliczeń przy zachowaniu dużej pojemności modelu.

Premiera LongCat-2.0 następuje w warunkach restrykcji eksportowych dotyczących zaawansowanych GPU i działań na rzecz rozwoju krajowej infrastruktury obliczeniowej dla sztucznej inteligencji. Meituan opublikował techniczne szczegóły i wyniki benchmarków w dniu premiery.