1,6 trillió paraméteres AI-modellt képzett hazai chipeken a kínai Meituan
A 1,6 trillió paraméteres LongCat-2.0 modell a cég szerint az első ekkora modell, amelyet végponttól végpontig hazai fejlesztésű szilíciumon képeztek, válaszul az amerikai exportkorlátozásokra.
A kínai Meituan bemutatta LongCat-2.0 nevű, 1,6 trillió paraméteres mesterségesintelligencia-modelljét, amelyet a cég állítása szerint végponttól végpontig hazai fejlesztésű chipeken képeztek. Ez a lépés egyértelmű válasz az Egyesült Államok exportkorlátozásaira, amelyek célja a fejlett szilíciumtechnológia Kínába irányuló szállításának megakadályozása.
Technikai jellemzők és teljesítmény
A modell komoly specifikációkkal rendelkezik: 1,6 trillió paramétert és egymillió tokenes kontextusablakot kínál. A Meituan szerint teljesítménye összehasonlítható a Google februárban kiadott Gemini 3.1 Pro modelljével. A vállalat úgy jellemezte, mint „az iparág első trillió-paraméteres modellje, amely végponttól végpontig tartó képzést és következtetést hajtott végre egy 50 000-es hazai számítási klaszteren”. A modellt nyílt forráskódúvá tették, így bárki számára elérhetővé vált a futtatás és az ellenőrzés.Kapcsolódó: DeepSeek V4 és az AI-szereplők
Az „end-to-end” képzés jelentősége
A „végponttól végpontig” kifejezés kulcsfontosságú. Sok kínai modell már futtat következtetést hazai hardveren, ami a modell betanítása utáni viszonylag könnyű feladat. Az előképzés azonban a számításigényes folyamat, amely során a modell hatalmas adathalmazokat dolgoz fel az alapvető mintázatok megtanulásához, és itt a legfejlettebb chipeknek volt eddig a legnagyobb szerepe. Ha a Meituan állítása helytálló, a közvetlenül a kínai AI-szektort övező stratégiai kérdésre utal: képes-e az ország határvonal-méretű modelleket építeni Nvidia nélkül.Kapcsolódó: GLM-5.2 tesztel eredményesen
Washington nemzetbiztonsági okokra hivatkozva korlátozza a legmodernebb chipek exportját, Peking pedig erőforrásokat fektet be hazai alternatívák kifejlesztésébe. Ez az erőfeszítés már több mérföldkövet eredményezett: Kína nemrég amerikai chipek nélkül is megszerezte a szuperszámítógépes koronát, és számos hazai kihívó jelent meg, mint például az Alibaba T‑Head egység Zhenwu M890 GPU-ja. A LongCat-2.0 a hardveres törekvések szoftveres megfelelője, egy nagyméretű modell, amelynek célja a hazai ökoszisztéma skálázhatóságának bizonyítása.
Kapcsolódó: Huawei chipek és AI-szuverenitás
A Meituan, amely inkább az ételkiszállításról ismert, mint a csúcskategóriás AI-fejlesztésekről, azon kínai internetes óriások közé tartozik, amelyek agresszíven terjeszkednek a modellfejlesztésben. Egy 1,6 trillió paraméteres modell nyílt forráskódúvá tétele egyben versenyképességi lépés is, amely ösztönzi a fejlesztői elfogadást, és magabiztosságot sugall a mögöttes chipek teljesítőképességét illetően. A világ egyik legnagyobb logisztikai műveletét működtető vállalat számára a hazai AI előnyei kézzelfoghatóak: az útvonaltervezés, a kereslet-előrejelzés és az ügyfélszolgálat mind számítási kapacitást igényelnek, és a hazai szilíciumon képzett modell szigeteli ezt a kapacitást az exportkorlátozások újabb fordulatai elől.
Kapcsolódó: GLM-5.1 hosszú távú feldolgozás
A független ellenőrzés a nyílt forráskódú közösségtől várható, amely a Meituan által idézett teljesítménytesztek ellenében tesztelheti a LongCat-2.0-t, és megvizsgálhatja, hogy valóban felveszi-e a versenyt a Gemini 3.1 Pro-val. A képzési hardverre vonatkozó állítás megerősítése nehezebb a külső szereplők számára, mivel az a Meituan saját infrastruktúrájára vonatkozó beszámolóján alapul. A verseny iránya azonban nem vitás: a Kína és az Egyesült Államok közötti AI-dominancia harca alapvetően a chipek versenye lett, és minden amerikai hardver nélkül képzett modell szűkíti a rést, amelyet az exportkorlátozások célja volt növelni.
Kapcsolódó: DeepSeek V4 Huawei optimalizálás
A Meituan nyílt forráskódú modelljét a Gemini 3.1 Pro-val hasonlítják össze.