LongCat-2.0 最值得关注的，不是又多了一个“万亿参数模型”，而是它把国产算力上的训练、推理和 Agent 工程串起来了。 美团公布的数据是：模型总… · @RwatitFahsa · TwKit

@RwatitFahsa

LongCat-2.0 最值得关注的，不是又多了一个“万亿参数模型”，而是它把国产算力上的训练、推理和 Agent 工程串起来了。 美团公布的数据是：模型总参数 1.6T，平均每次激活约 48B；从零开始在五万卡国产集群上训练，预训练数据超过 30T tokens，并原生支持 100 万 token 上下文。 它的目标也很明确，不是只回答问题，而是处理真实代码库：理解项目、调用工具、执行命令、发现错误后继续修正。 长上下文使用稀疏注意力，把计算复杂度从平方级降到线性级；MoE 则根据 token 难度动态分配计算，简单内容少算，复杂推理多算。 这比单看榜单更重要。模型能不能进入生产，最后拼的是稳定性、推理成本、工具调用和错误恢复。 当然，目前性能数字主要来自美团公布的评测。开源之后，还要看社区在真实仓库、不同国产芯片和长任务中的复现结果。 https://tech.meituan.com/2026/06/30/LongCat2.0.html

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