№longcat2·general
LongCat-2
别名
- 首次出现
- 2026-06-30
- 最近出现
- 2026-07-08
- 累计提及
- 27
§ 01综述
美团LongCat-2是美团发布的大规模混合专家（MoE）模型，参数量达1.6万亿，完全使用国产芯片训练，不依赖英伟达GPU，标志着中国在AI训练自主化方面取得重要突破。该模型在软件工程基准SWE-bench Pro上达到59.5分，展现了国产算力支撑超大模型的能力。
LongCat-2近期进展
模型发布与性能：美团正式发布LongCat-2.0，一个1.6万亿参数的MoE模型，在SWE-bench Pro上取得59.5%的得分，接近同期顶尖模型水平。原文标题：美团LongCat-2.0发布：1.6T MoE模型，SWE-bench Pro达59.5
国产芯片训练闭环：LongCat-2全程采用国产加速卡训练，未使用任何英伟达硬件，实现了从芯片到模型的全链路自主可控。这一成果被视为中国AI在算力替代和训练闭环上的里程碑。原文标题：美团LongCat-2.0用国产芯片训练1.6万亿参数模型
内部全面部署：美团已在其内部全面停用豆包大模型，转而将LongCat与DeepSeek作为主力基座模型，覆盖搜索、推荐、客服等核心业务场景。原文标题：美团内部全面限用豆包大模型，迁移至LongCat与DeepSeek
LongCat-2当前焦点与观察点
LongCat-2的最大看点在于“去英伟达化”的成功实践。它证明在现有国产芯片生态下，万亿参数级MoE模型的训练可收敛且性能达到国际前沿水平，这为受制裁影响的中国AI行业提供了替代路径。然而，外界仍关注其训练效率与成本——国产芯片的算力密度、互联带宽和稳定性是否足以支撑更大规模迭代？此外，模型在真实业务中的表现（如与DeepSeek的协作分工）以及后续开源计划，也将决定其影响力能否从内部扩展到全行业。总体而言，LongCat-2是中国AI自主技术路线的一次关键验证，但长期竞争力仍需持续观察。