TechFlow 보도에 따르면, 6 월 30 일 메이퇀 공식 발표에 따르면 메이퇀은 차세대 대규모 모델 LongCat-2.0 을 정식 출시하고 동시에 오픈소스화했다. 이 모델의 총 파라미터 수는 1.6T 에 달하며, 업계 최초로 5 만 개 카드 국산 컴퓨팅 파워 클러스터에서 전체 과정 훈련 및 추론을 완료한 1 조 파라미터 모델이다. 네이티브적으로 1M 초장기 컨텍스트를 지원하며, 핵심은 Agentic Coding 시나리오에서의 코드 이해, 생성 및 실행에 집중되어 있다.
기술 측면에서 LongCat-2.0 은 LongCat Sparse Attention (LSA) 희소 어텐션 메커니즘을 채택하여 장문 텍스트 계산량을 제곱 수준에서 선형 수준으로 낮췄다. 제로 컴퓨팅 전문가 메커니즘을 통해 토큰 수준 동적 활성화 (33B~56B) 를 실현했으며, MOPD 아키텍처를 도입하여 Agent, Reasoning, Interaction 세 그룹의 전문가 능력을 융합했다. 훈련 효율 측면에서 팀은 3 년 동안 국산 컴퓨팅 파워 적응 난제를 극복했으며, 월평균 일일 고장률을 70% 이상 낮췄고 훈련 MFU 는 1.5 배 향상되었으며 안정 상태 일일 처리량은 1T tokens/day 를 초과한다.
성능 평가 측면에서 LongCat-2.0 은 SWE-bench Pro 에서 59.5 점을 획득하여 Gemini 3.1 Pro(54.2), GPT-5.5(58.6) 및 Claude Opus 4.6(57.3) 을 능가했다. BrowseComp 에서 79.9 점을 기록하며 최첨단 폐쇄형 모델 수준에 도달했다.
