美团发布万亿参数大模型LongCat-2.0，在国产算力集群上完成训练与推理
美团LongCat-2.0证明了国产算力能训好万亿参数模型：它总参数1.6T，动态激活约48B，原生支持1M上下文，在编程Agent任务中表现突出。
美团发布LongCat-2.0，总参数1.6万亿，动态激活约48B，是业界首个在5万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。它原生支持100万token上下文，专为智能体编程任务优化，在SWE-bench Pro等评测中领先多数模型，并已开源。
正文摘录
 美团 LongCat-2.0 正式发布：在国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型 美团 LongCat 2026-06-30 LongCat 开源 大模型 6月30日，美团正式发布新一代万亿参数大模型 LongCat-2.0，并将对外开源。 作为 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 （总参数 1.6 T，平均激活约 48 B，动态范围 33B56B），LongCat-2.0 从零开始预训练，原生支持 1M 超长上下文，其架构设计自始至终围绕一个核心目标： 让模型在真实的 Agentic Coding 任务中，更高效、更稳定地完成代码理解、生成与执行 。 正式版发布前，LongCat-2.0预览版本已通过 OpenRouter 平台和 [longcat.ai](https://longcat.ai/) 面向全球开发者开放调用——截至目前该模型 已跻身 OpenRouter 全球大模型调用量前三 ，月调用量在 Hermes、Claude Code 和 OpenClaw 分列全球第一、第二和第三位， 成为最受全球 Agent 开发者欢迎的模型之一 。 01 国模国芯全栈协同：完成万亿参数 MoE 模型在国产算力上的稳定训练 LongCat 团队对国产算力的探索始于 2023 年，三年来，团队从千卡起步，逐步攻克算子适配、通信优化、分布式稳定性等基础难题，最终在五万卡集群上完成万亿参数模型的全流程训练与推理。