LongCat-2.0 — открытая MoE-модель Meituan с контекстом до 1 млн токенов
LongCat-2.0 — открытая модель Meituan на 1,6 трлн параметров с динамической активацией 33–56 млрд и контекстом до 1 млн токенов.
LongCat-2.0 — крупная языковая модель Meituan, официально представленная 30 июня 2026 года. Это разреженная архитектура Mixture of Experts с 1,6 трлн параметров; в среднем активируются примерно 48 млрд, а фактическое число меняется в диапазоне 33–56 млрд. Модель создавали для программирования, рассуждений и агентных задач с длинной цепочкой действий.
Архитектура и длинные задачи
Meituan сообщает о контекстном окне до 1 млн токенов и собственном механизме разреженного внимания LongCat Sparse Attention. Он предназначен для снижения затрат на обработку длинных последовательностей. В модели также используются динамическая активация экспертов и блоки, специализированные на работе с агентами, рассуждении и взаимодействии.
Обучение на китайских ускорителях
По заявлению Meituan, LongCat-2.0 обучали и запускали на кластере примерно из 50 тысяч отечественных ускорителей. Компания приводит этот результат как проверку возможности полного цикла обучения и вывода крупной модели на собственной аппаратной инфраструктуре. Это утверждение относится к описанной разработчиком системе и не говорит само по себе о скорости модели на обычном компьютере.
Открытые веса и запуск
Meituan открыла веса LongCat-2.0 под лицензией MIT в июле 2026 года. Для скачивания доступна официальная публикация модели; требования к аппаратуре высоки из-за общего объёма весов. Также модель предоставляется через API и сторонние платформы, включая OpenRouter.
Место в линейке LongCat
LongCat-2.0 продолжает семейство моделей Meituan, в котором развиваются языковые, мультимодальные и агентные системы. Другие карточки линейки можно найти в каталоге Futuretools; о разработчике подробнее рассказывает Вики Futuretools о Meituan LongCat.