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美團悄然推出新大型模型：無公告，無開源
空投黑洞
2026-04-28 12:01:18
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根據東查 beating 的監測，美團在 LongCat API 平台上推出了一個新模型，LongCat-2.0-Preview，更新日誌為4月20日。
然而，美團至今尚未發布任何官方公告或技術報告。
此前，LongCat 系列中的每個模型 (Flash-Chat、Flash-Thinking、Flash-Lite、Flash-Omni、Next) 都伴隨著官方博客、技術報告，並同步在 Hugging Face 和 GitHub 上開源。
2.0-Preview 的更新日誌中沒有開源鏈接，只通過 API 提供服務。
更新日誌列出了三個能力：代理開發、原生支持工具調用、多步推理和長上下文任務；擅長代碼生成、自動化工作流程和複雜指令執行；以及與 Claude Code、OpenClaw、OpenCode 和 Kilo Code 的深度集成。
4月24日，幾家媒體引用知情人士報導了更多細節：該模型的總參數超過一兆，採用 MoE 架構，支持 1M 的上下文窗口，參數數量大致與當天發布的 DeepSeek V4 相當。
消息人士指出，LongCat-2.0-Preview 的訓練和推理全部在國內計算集群完成，使用了5萬到6萬台國內加速卡，創下了迄今最大規模的國內算力訓練任務。
在測試期間，提供每日1000萬個標記的免費配額。
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4月24日，幾家媒體引用知情人士報導了更多細節：該模型的總參數超過一兆，採用 MoE 架構，支持 1M 的上下文窗口，參數數量大致與當天發布的 DeepSeek V4 相當。
消息人士指出，LongCat-2.0-Preview 的訓練和推理全部在國內計算集群完成，使用了5萬到6萬台國內加速卡，創下了迄今最大規模的國內算力訓練任務。
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