Meituan lance le modèle LongCat-2.0, un modèle à un trillion de paramètres, le premier à avoir été entièrement entraîné sur un cluster de calcul national.

Message de Shenchao TechFlow, le 30 juin, selon l'annonce officielle de Meituan, Meituan a officiellement lancé le nouveau grand modèle LongCat-2.0 et l'a ouvert en même temps. Ce modèle a un total de 1.6T de paramètres, c'est le premier modèle de l'industrie à avoir effectué une formation et une inférence complètes sur un cluster de calcul national de 50 000 cartes, avec un trillion de paramètres. Il prend en charge nativement un contexte ultra-long de 1M, et se concentre principalement sur la compréhension, la génération et l'exécution de code dans le scénario Agentic Coding.

Sur le plan technique, LongCat-2.0 utilise le mécanisme d'attention sparse LongCat Sparse Attention (LSA), qui réduit le calcul des textes longs du carré au linéaire ; il réalise une activation dynamique au niveau des tokens (33B~56B) via le mécanisme d'expert à zéro calcul ; et introduit l'architecture MOPD qui fusionne trois groupes de capacités d'expert : Agent, Raisonnement et Interaction. En termes d'efficacité d'entraînement, l'équipe a passé trois ans à surmonter les difficultés d'adaptation de la puissance de calcul nationale, le taux de défaillance quotidien moyen mensuel a été réduit de plus de 70 %, le MFU d'entraînement a été multiplié par 1.5, et le débit quotidien stable dépasse 1T tokens/jour.

En termes d'évaluation des performances, LongCat-2.0 a obtenu 59.5 points dans SWE-bench Pro, surpassant Gemini 3.1 Pro (54.2), GPT-5.5 (58.6) et Claude Opus 4.6 (57.3) ; il a obtenu 79.9 points dans BrowseComp, atteignant le niveau des modèles fermés de pointe.