Selon TechFlow, le 30 juin, d'après la publication officielle de Meituan, Meituan lance officiellement la nouvelle génération de grand modèle LongCat-2.0 et le rend open-source simultanément. Ce modèle atteint un total de 1,6T de paramètres ; c'est le premier modèle à mille milliards de paramètres de l'industrie à avoir réalisé l'ensemble du processus d'entraînement et d'inférence sur un cluster de calcul national de 50 000 cartes. Il supporte 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 adopte le mécanisme d'attention sparse LongCat Sparse Attention (LSA), réduisant la complexité de calcul du texte long de quadratique à linéaire ; réalise l'activation dynamique au niveau des tokens (33B~56B) via le mécanisme d'experts zero-computation ; et introduit l'architecture MOPD fusionnant les capacités de trois groupes d'experts : Agent, Reasoning, Interaction. En termes d'efficacité d'entraînement, l'équipe a surmonté les défis d'adaptation de la puissance de calcul nationale après trois ans, le taux de défaillance quotidien moyen mensuel a diminué de plus de 70 %, le MFU d'entraînement a augmenté de 1,5 fois, et le débit quotidien en régime stable dépasse 1T tokens/day.
En termes d'évaluation des performances, LongCat-2.0 obtient 59,5 points sur SWE-bench Pro, surpassant Gemini 3.1 Pro (54,2), GPT-5.5 (58,6) et Claude Opus 4.6 (57,3) ; il obtient 79,9 points sur BrowseComp, atteignant le niveau des modèles à source fermée de pointe.
