美团 LongCat-2.0：1.6 万亿参数编码模型，100% 国产芯片训练，全开源

当你想到美团，你的第一反应可能是外卖。但从今天开始，你有了第二个理由关注这家公司：它刚刚开源了一个 1.6 万亿参数的 AI 编码模型，而且全部用国产芯片训练的。

6 月 30 日，美团发布了 LongCat-2.0——一个 1.6 万亿参数、Mixture-of-Experts 架构、专门针对智能编码任务的开源模型。训练集群是 5 万张国产芯片，不涉及任何 NVIDIA 受限硬件。

为什么 LongCat-2.0 特别？

随便列几个数字：1.6 万亿参数，MoE 架构，专门为 Agentic Coding（智能编码）场景设计。但真正让人注目的不是参数规模——是它怎么训出来的。

自 2022 年以来，美国系统性地限制中国获取尖端 AI 芯片——A 100、H 100、B 200。中国公司被逼往两个方向：囤积能买到的芯片，或者开发自己的替代方案。美团选择了第三条路——用已有的国产芯片，在 5 万张卡的集群上完成全流程训练。

这不是第一个用国产芯片训练的大模型，但它可能是第一个在 1.6 T 参数规模上做到的。这对正在进行 AI 芯片自主化的中国来说是一个重要的里程碑——证明在大规模生产模型的级别上，国产芯片方案是可行的。

LongCat 的进化路径

LongCat 不是突然冒出来的。它在不到一年的时间内经历了三代迭代：

• 2025 年 9 月：LongCat-Flash，5600 亿参数
• 2026 年 3 月：LongCat-Next，多模态版本
• 2026 年 6 月：LongCat-2.0，1.6 万亿参数

不到一年参数规模翻了近三倍，从纯文本到多模态再到 Agentic Coding——美团的 AI 路线图显然是瞄准了「自主编码」这个方向。

对中国 AI 芯片产业的影响

LongCat-2.0 的发布对中国 AI 芯片产业传递了一个清晰的信号：全栈自主是可行的。在芯片供应受限的条件下，用国产算力集群训练出 1.6 T 参数的编码模型，证明了中国芯片产业链至少在大规模生产场景下不再仅仅是「备用方案」。

但这里有几点需要清醒认识。第一，「国产芯片」具体是哪家厂商的什么型号尚未公开——芯片性能、良率、软件生态成熟度各厂商差距很大。第二，5 万张国产芯片的集群性能相当于多少张 H 100 也是未知数。第三，训练一个模型和规模化部署是两回事——推理阶段的成本和经济性才是真正的考验。

FAQ

LongCat-2.0 可以商用吗？美团已全开源 LongCat-2.0，社区和开发者可以自由使用和研究。具体商用条款需查看开源协议和美团的使用许可。

国产芯片训练的模型质量能和 NVIDIA 芯片相比吗？目前缺乏独立的第三方对比基准。性能取决于具体芯片型号、集群架构和训练优化。LongCat-2.0 的存在本身证明了可行性的下限，但上限在哪需要更多公开基准数据。

美团为什么要做 AI 编码模型？考虑到美团庞大的技术基础设施——数百万商家、数亿用户、每天数以亿计的交易——拥有自主 AI 编码能力可显著降低内部开发和维护成本，长期看是战略性投资。

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本文基于 CryptoBriefing、公开技术文档等整理分析，由 AI 辅助调研撰写，人工审核发布。

国产模型阵营：美团 LongCat-2.0 的 100% 国产芯片训练路线，与 GLM-5.2 和 智谱对标 Mythos 共同构成了中国 AI 模型「算力自主+能力对标」的双线战略。

中美大局：国产芯片训练的成就，在中国考虑限制 AI 模型出口的新背景下，战略意义进一步放大。