美团官宣开源LongCat-2.07月6日美团宣布开源万亿参数大模型LongCat-2.0同步开放针对国产算力芯片深度优化的推理代码。该模型总参数达1.6万亿平均激活约480亿参数是业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型。LongCat-2.0能力表现从官方公布的数据看LongCat-2.0具有较强的综合能力。在考察深层工程能力的SWE-bench Pro中得分59.5领先Gemini 3.1 Pro54.2、GPT-5.558.6及Claude Opus 4.657.3在考察编程语言的SWE-bench Multilingual中得分77.3与Claude Opus 4.677.8持平在真实终端指令交互评测Terminal-Bench 2.1中得分70.8。在真实场景任务方面LongCat-2.0在搜索智能体评测RWSearch得分78.8生产力场景评测FORTE得分73.2BrowseComp得分79.9均达到或接近前沿闭源模型水平。据实测LongCat-2.0在长文本输出方面能较好理解用户意思生成可阅读的长文本。编程方面代码生成速度较快但有时不稳定画面会出现问题。此外该模型还具有较好的创意能力、3D动画场景生成能力和较强的逻辑推理能力。LongCat-2.0架构与创新LongCat-2.0采用MoE混合专家架构原生支持100万token超长上下文输入。该模型在Agentic Coding智能体编程任务设计在代码理解、生成与执行方面进行了针对性强化。LongCat-2.0有3项创新一是LongCat稀疏注意力机制LSA将传统平方级计算开销优化为线性级有效加速百万级长上下文的训练与推理二是在MoE专家之外引入N-gram Embedding作为新的参数扩展路径三是在后训练阶段采用多教师在线蒸馏将专家分为Agent、推理和交互三类分别聚焦自主执行、自适应推理和安全对齐等核心能力。实测多场景展现能力写长文本网文、解AIME真题 一次生成3D像素世界在真实任务执行方面测试了该模型的长文本生成与上下文一致性能力让其生成一本种田文小说包括人物设定、100章大纲及开篇导入总字数近3万字。模型对任务理解准确正文导入抓人。接着测试了创意与逻辑能力第一次生成“点击消泡泡”游戏画面有错误第二次生成“数字华容道”游戏代码生成速度快且操作流畅。测试创建3D场景能力让其制作“在公园长椅上玩风车的小朋友”的3D像素艺术作品第一次生成便成功搭建场景。为验证逻辑推理能力选择一道AIME 2026真题LongCat-2.0在1分钟内用四个步骤解答正确。数据查询、代码迁移、游戏开发 3D演示、小说创作——一个模型全搞定在官方内测期间美团征集大量一线用户任务需求LongCat-2.0在多个实际场景中展现出完整的闭环交付能力如搭建AI SQL Agent、代码库迁移、完整应用开发、3D交互演示、AI小说工厂等。三项关键优化并行稀疏注意力、N-gram嵌入 与多教师蒸馏三项优化并行LongCat-2.0沿用了LongCat-Flash的整体设计并围绕长上下文、代码与智能体场景做了三项关键优化。面向智能体任务中动辄百万Token的长输入场景引入稀疏注意力机制LSA通过三项策略减少碎片化访存和重复计算提升百万级长上下文的训练与推理速度。在MoE专家之外新增N-gram Embedding作为参数扩展路径在参数效率与结构稳定性之间取得平衡。在后训练阶段通过多教师在线蒸馏将专家划分为三类借助MOPD架构在国产算力集群上将三类能力无缝融合。万亿参数开源背后在此之前国内虽已有基于国产芯片开展模型推理、微调后训练的相关方案但LongCat-2.0是国内首个完全依靠国产算力完成训练与推理全流程的万亿参数模型峰值训练规模超过5万张国产算力卡是迄今为止国产算力平台上规模最大的训练任务。当前大模型竞争正逐渐从参数规模转向真实生产力。未来Agent执行能力、工程能力以及软硬件协同优化或许将成为下一阶段开源模型竞争的新焦点。