发生了什么
Meituan 发布 LongCat-2.0(1.6T 参数)
为什么值得关注
全流程国产算力和自研高阶算子技术凸显其MoE模型的闭环能力，多项SWE基准超越GPT‑5.5，建议深入阅读技术博客。
信息来源
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Introducing LongCat-2.0 🐱
Meituan发布LongCat-2.0，1.6万亿参数MoE架构，约480亿激活参数，上下文窗口扩展至1M，训练使用5-6万块国产加速卡，实现训练及推理全流程不依赖英伟达；采用N-gram Embedding、稀疏注意力+跨层索引、自研底层算子（确定性FAG、Scatter重写）等技术；基准性能方面，Terminal‑Bench 2.1得70.8，SWE‑bench Pro 59.5（优于GPT‑5.5的58.6）、SWE‑bench Multilingual 77.3等，并强调与DeepSeek V4参数规模接近但路径不同，LongCat更聚焦国产化全链路。
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Meituan LongCat-2.0 发布
Meituan_LongCat 发布 LongCat-2.0 模型，1.6T 参数（48B 活动），原生 1M 上下文，配备 LSA 稀疏注意力机制、Zero-Compute Experts 动态激活机制和 MOPD 三专家组路由。在 SWE-bench Pro 获得 59.5 分，与主流闭源模型性能相当。定价为每百万tokens输入/缓存/输出 0.015/0.75/2.95 美元，于 SiliconFlow 上线。
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