ÉlőUtoljára: 24 perceMa: 25
Modellek & LLMfrissítve: 04:47

A Meituan bemutatta a 1,6 trillió paraméteres LongCat-2.0-t

A Meituan 1,6 trillió paraméteres LongCat-2.0 nyelvi modelljének natív kontextusablaka 1 millió token. A modell hazai AI ASIC szuperpodokon fut, célja az agentic kódolás.

A Meituan bemutatta a 1,6 trillió paraméteres LongCat-2.0-t
Fotó: Sumaid pal Singh Bakshi / Unsplash
forrás: MarkTechPost·AI Forradalom szerk.·
Megosztás

Mi az a LongCat-2.0?

A Meituan bemutatta a LongCat-2.0-t, egy új, nagyméretű, Mixture-of-Experts (MoE) nyelvi modellt. A modell 1,6 trillió teljes paraméterrel rendelkezik, és tokenenként mintegy 48 milliárd paramétert aktivál. A LongCat-2.0 elsősorban agentic kódolásra, kódmegértésre, generálásra és végrehajtásra lett optimalizálva ügynök-munkafolyamatokon belül. A modell érdekessége, hogy natív 1 milliós token kontextusablakot támogat, és teljes képzését, kiszolgálását pedig kizárólag hazai AI ASIC szuperpodokon végezték.

Architektúra: Hogyan marad olcsó a futtatás egy 1,6T-s modellnél?

A modell kialakítása négy ötletet ötvöz, amelyek csökkentik a skálázás költségeit. A Zero-computation experts elve szerint nem minden token igényel nagy számítási kapacitást; az egyszerűbb tokenek, mint a központozási jelek, egy nulla számítási szakértőhöz kerülnek és változatlanul térnek vissza. A komplexebb tokenek több szakértői kapacitást vonnak be. Egy PID szabályzó állítja a szakértői eltérést, hogy az átlagot tartományban tartsa, ami 33–56 milliárdos dinamikus aktiválási ablakot eredményez a fix költség helyett. A MoE gerinc shortcut-connected designot (ScMoE) használ a magasabb átvitel érdekében. A LongCat Sparse Attention (LSA) pedig csak a legrelevánsabb tokeneket választja ki, így a skálázás közel lineáris marad a kontextushosszhoz képest.

Kapcsolódó: GLM-5.2 teljesítménye

teljesítménytesztek és teljesítmény

A Meituan a LongCat-2.0-t agentic kódolási modellként pozicionálja. A SWE-bench Pro teszten a modell 59,5%-os eredményt ért el, ami a GPT-5.5 (58,6%) eredményét is meghaladja. A Meituan továbbá azt állítja, hogy a modell teljesítménye összehasonlítható a Google Gemini 3.1 Pro-jával, különösen a szoftvermérnöki feladatokban. Azonban szélesebb körű, általános ügynök-benchmarkokon, mint a FORTE és a BrowseComp, a modell lemarad a vezető rendszerek mögött. Független megerősítés még nem áll rendelkezésre.

Kapcsolódó: AntAngelMed orvosi modell

Elérhetőség és árazás

A LongCat-2.0 a LongCat API Platformon keresztül érhető el, OpenAI- és Anthropic-kompatibilis végpontokkal. A modell elérhető az OpenRouteren és olyan keretrendszerekben is, mint a Claude Code, OpenClaw, OpenCode és Codex. Helyi önálló hosztolás egyelőre nem lehetséges, mivel a súlyok még nem publikusak. Az API árazása 0,75 dollár/millió bemeneti token és 2,95 dollár/millió kimeneti token, bevezető promócióban pedig 0,30 és 1,20 dollár. A Meituan 2026. június 30-án jelentette be a modellt, amely a MIT licenc alatt érhető el.

Kapcsolódó: NVIDIA NVFP4 formátum

Forrás

Feldolgozott sajtóforrás·MarkTechPost

Eredeti cikk megnyitása →

Ez a cikk a fenti sajtóforrás alapján készült AI-összefoglalóval.

tetszett a cikk? oszd meg →
Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

Támogatom