美團正式發佈萬億參數開源大模型 LongCat-2.0，原生支持1M 超長上下文

6月30日，美團正式發佈並開源了新一代萬億參數大模型 LongCat-2.0。作爲業界首個在五萬卡國產算力集羣上完成全流程訓練與推理的萬億參數模型，LongCat-2.0擁有1.6T 總參數（平均激活約48B，動態範圍33B~56B），並原生支持1M 超長上下文。

其預覽版此前在 OpenRouter 平臺釋放後，月調用量已躋身全球前三，在 Hermes、Claude Code 等生態中表現亮眼，成爲全球最受開發者歡迎的 Agent 模型之一。

該模型的推出標誌着國產算力在大規模集羣訓練上的重大突破。自2023年起，龍貓 LongCat 團隊歷時三年攻克了算子適配、通信優化及分佈式穩定性等基礎難題，通過自研確定性算子與彈性恢復機制，將月均日故障率降低70% 以上，實現穩態日吞吐超1T tokens。

在架構設計上，LongCat-2.0圍繞真實 Agentic Coding 任務展開，引入稀疏注意力機制（LSA）將長文本計算量降至線性級，並利用零計算專家機制與 MOPD 多專家融合架構，實現 Token 級動態激活，使模型在代碼理解、數學推理及長程檢索等複雜辦公場景中表現卓越，在 SWE-bench Pro 等權威編程評測中甚至超越了 GPT-5.5及 Claude Opus4.6，進一步加速了企業級 AI Agent 的閉環落地與應用重構。