美团开源基于国产芯片训练的1.6万亿参数LongCat-2.0

美团LongCat-2.0证明前沿AI无需英伟达GPU即可完成训练，使用50,000块国产ASIC芯片替代。

美团LongCat-2.0是一个完全基于国产ASIC芯片训练的1.6万亿参数开源模型，它通过证明英伟达GPU不再是前沿规模训练的必要条件，可能重塑全球AI硬件供应链。

"LongCat-2.0证明，在无法获取先进西方GPU的情况下，仍能实现接近前沿的AI性能，"美团创始人兼首席执行官王兴在一份声明中表示。

该模型每个token平均激活480亿个参数——根据查询复杂度不同，范围在330亿到560亿之间——并支持100万token的上下文窗口。在SWE-bench Pro上，它取得了59.5分，超越了OpenAI的GPT-5.5（58.6分），但在更广泛的智能体基准测试中落后于Anthropic的Claude Opus 4.8。标准API定价为每百万输入token 0.75美元、每百万输出token 2.95美元，限时促销价分别降至0.30美元和1.20美元——远低于GPT-5.5每百万token 5美元和30美元的价格。

此次发布正值华盛顿限制顶级美国模型的获取之际，OpenAI被迫限制GPT-5.6的访问，Anthropic也被要求将Claude Fable 5下线。对于面临西方实验室锁仓导致API成本上升的全球开发者而言，LongCat-2.0提供了更便宜、开源许可的替代方案——而对英伟达来说，这表明中国每年超100亿美元的GPU采购管道可能面临国产芯片的结构性竞争。

美团如何在国产芯片上构建万亿参数模型

训练集群由超过50,000块国产ASIC芯片组成，组织成超级计算单元，使用华为的集合通信库管理芯片间的协调——这是英伟达NCCL软件栈的直接替代品。美团表示，预训练运行处理了超过35万亿token，且"没有出现回滚或无法恢复的损失峰值"——这一稳定性声明意义重大，因为大型训练运行在未经充分验证的硬件上经常中途失败。相比之下，DeepSeek的V4-Pro仅在推理阶段使用华为芯片，预训练仍在英伟达硬件上运行——这使得LongCat-2.0成为首个在国产加速器上完成训练和推理的万亿参数模型。

该架构采用混合专家设计，搭配LongCat稀疏注意力机制——这是DeepSeek稀疏注意力机制的演进版本，通过三种技术解决二次评分成本问题：用于合并内存访问的流感知索引、在相邻层间分摊计算成本的跨层索引，以及采用由粗到细两阶段评分布局的分层索引。N-gram嵌入模块在一个5-gram token组合框架中增加了1350亿参数，将核心嵌入空间扩展约100倍，使模型能够捕捉密集的局部token关系，同时减少内存输入输出瓶颈。

训练完成后，美团应用了基于混合专家模型的多教师优化框架，将训练后阶段分为三个独立集群：用于工具调用和自纠错循环的智能体专家、用于多跳逻辑和数学的推理专家，以及用于人类对齐和安全护栏的交互专家。一个动态门控路由机制在运行时融合这些专业化行为，使模型能够同时协调深度推理、稳定的工具执行和安全交互。

低于西方竞争对手的定价

美团的商业策略瞄准了西方实验室因提价而放弃的成本敏感型开发者市场。上下文缓存命中免费处理——这一功能改变了智能体编码工作流的经济性，因为模型需要反复读取同一个数百万token的代码库。对于非缓存命中，限时促销定价为每百万输入token 0.30美元、每百万输出token 1.20美元，使LongCat-2.0的价格接近DeepSeek V4-Pro的永久定价（0.435美元和0.87美元）以及小米MiMo-V2.5 Flash的定价（0.10美元和0.30美元）。标准定价（0.75美元和2.95美元）仍低于谷歌Gemini 3.1 Pro Preview在上下文窗口低于20万token时的每百万token 2美元和12美元。

该模型以Owl Alpha的化名在OpenRouter上匿名运行了两个月，每月处理约10.1万亿token——环比增长242%，使其跻身该平台全球前三。到美团公开认领时，该模型已在Hermes Agent工作区排名第一，在Claude Code部署中排名第二，在OpenClaw环境中排名第三。在Terminal-Bench 2.1上，它获得了70.8分；在SWE-bench多语言测试中达到77.3分；在通用企业工作流模拟器FORTE上获得73.2分——与Claude Opus 4.6持平，但落后于GPT-5.5的77.8分。

投资视角

对投资者而言，其影响是双重的。英伟达的股价以较高市盈率交易，前提是其CUDA软件和硬件领先地位不可撼动，如今面临来自中国ASIC集群的可靠挑战——这些集群能够以更低成本提供有竞争力的性能。与此同时，美团已从拥有7.7亿年度交易用户的超级外卖应用转型为基础AI基础设施提供商——这一转型可能为其核心物流业务之外开辟新的收入来源。该公司尚未披露训练集群的总成本，但50,000块国产加速器的成功大规模部署表明，中国AI芯片领域已达到大多数西方分析师未曾预料到的成熟度。正如分析师Yuchen Jin在X平台上所指出的，这一发展呼应了英伟达首席执行官黄仁勋本人的观察——对GPU的出口管制"不会阻止中国，只会加速开发运行在中国芯片上的AI"。

本文仅供参考，不构成投资建议。