美團開源1.6萬億參數AI模型 訓練於5萬顆國產晶片

美團開源了LongCat-2.0，這是一個擁有1.6萬億參數的大型語言模型，使用超過5萬顆國產AI加速器進行訓練，這是此等規模的模型首次在沒有輝達硬體的情況下完成預訓練。

「這消除了人們對Atlas-950 SuperPoD無法訓練大型LLM的任何擔憂，」一位覆蓋中國AI基礎設施的科技分析師TP Huang表示。

該模型支持100萬個token的上下文窗口，大致與4月推出的DeepSeek V4-pro相當。美團表示，其使用了華為的集合通訊庫來維持集群內的通信穩定。記憶體是主要的瓶頸，因為每顆國產加速器的容量遠低於輝達H800晶片，而後者在美國出口限制下仍無法出口到中國。工程師建立了額外的優化系統，以確保整個集群的訓練穩定、安全且可擴展。

花旗維持對美團的買入評級，目標價為113港元，稱開源策略強化了公司在本地服務領域的競爭護城河。該券商指出，美團擁有專有的線下交易數據、騎手網絡數據以及調度演算法經驗，這些都是相較於字節跳動等競爭對手的差異化優勢。消息公佈後，美團股價上漲5%。

國產硬體達到新的訓練里程碑

這一成就正值中國在美國出口限制限制先進圖形處理器取得之際，擴大國內運算能力。與DeepSeek V4-pro僅在推理階段使用國產晶片不同，LongCat-2.0使用國產硬體完成了要求更高的預訓練階段。該公司表示，該系統完全建立在大型AI ASIC超級計算機集群之上。

美團聲稱LongCat-2.0在編碼和基於代理的任務中表現強勁，在Terminal-Bench 2.1和SWE-Bench Pro上超越了Google的Gemini 3.1 Pro。該公司承認，在更廣泛的前沿能力評估中，它仍然落後於OpenAI的GPT-5.5和Anthropic的Claude 4.8 Opus。該模型尚未出現在包括Artificial Analysis、Arena或CyberGym在內的獨立評估中，因此所報告的多項能力尚未經第三方驗證。

電腦科學博士生研究員Hanchi Sun將這項成就描述為「接近前沿性能，使用5萬顆中國國產加速器進行訓練——這是首次實現此一成就。」

AI基礎設施的投資影響

這一發展挑戰了輝達在中國AI訓練市場的主導地位。根據美國規定，輝達的H800和H100晶片被限制出口到中國，這為華為及其他中國晶片製造商的國產替代品創造了機會。美團成功在5萬顆國產加速器上完成預訓練，表明中國開發商正在減少對輝達硬體的依賴，且這已超出推理範疇，延伸至大規模訓練。

對美團而言，此次開源發布具有雙重目的：吸引外部開發者加入其平台，同時透過基於專有交易數據構建的AI驅動營銷工具，加深與商家的關係。花旗的分析表明，這為美團在中國本地服務市場上創造了與其他大型語言模型提供商不同的競爭護城河。

跨AI評估工具的廣泛基準測試結果將決定國產硬體方案的競爭力。美團股票目前的交易價格約為遠期本益比的22倍，而113港元的目標價意味著較當前水平約有30%的上漲空間。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。