美团LongCat-2.0发布:国产芯片集群训练万亿参数大模型
美团近日开源LongCat-2.0,这是一款1.6万亿参数的MoE大模型,在5万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理,原生支持百万token上下文。该模型在Agent编码、长时序任务等基准上表现出色,标志着中国AI在硬件自主可控和高效大模型研发上的最新进展。

LongCat-2.0技术亮点
LongCat-2.0采用稀疏注意力机制(LSA),有效降低长上下文计算开销,同时动态激活参数保持高效推理。模型在SWE-bench等编码基准上达到领先水平,支持复杂Agent工作流和多步任务执行。

作为业界首个在纯国产芯片集群上端到端训练的万亿级模型,它为突破国际算力限制提供了宝贵实践经验。

产业意义与应用场景
该模型的开源将加速国内开发者生态建设,助力智能编程、自动化运维和企业级AI Agent部署。结合美团自身业务场景,LongCat系列已在图像生成、长上下文理解等领域展现实用价值。
关键性能指标
- 总参数1.6T,激活约48B
- 原生1M上下文窗口
- 多项Agent基准领先
LongCat-2.0的发布进一步巩固了中国AI在开源生态中的竞争力,推动从基础模型到产业落地的全链条升级。



