LongCat-2.0: Mô hình AI tàng hình đã âm thầm đứng đầu OpenRouter từ trước đến nay

Công ty công nghệ Trung Quốc Meituan đã chính thức công bố LongCat-2.0 vào ngày 30 tháng 6, xác nhận mô hình AI hỗn hợp các chuyên gia có giấy phép mở, 1,6 nghìn tỷ thông số là cùng một hệ thống đã dành hai tháng chạy ẩn danh trên OpenRouter dưới bí danh Cú Alpha.

Tham số là tổng số mặt số mà một mô hình có thể xử lý trong quá trình đào tạo. Mô hình kích hoạt khoảng 48 tỷ tham số trên mỗi mã thông báo (đơn vị dữ liệu nhỏ nhất mà mô hình AI xử lý), với con số đó dao động trong khoảng từ 33 tỷ đến 56 tỷ tùy thuộc vào mức độ yêu cầu của truy vấn.

Thời kỳ lén lút đã được đền đáp. Vào thời điểm Meituan tiến lên, mô hình này đã chiếm vị trí đầu tiên trên không gian làm việc của Đặc vụ Hermes, thứ hai trên Claude Code và thứ ba trong các triển khai OpenClaw, tất cả đều được xếp hạng theo số lượng cuộc gọi hàng tháng.

Đây là mô hình nghìn tỷ tham số đầu tiên được đào tạo và triển khai từ đầu đến cuối trên các ASIC nội địa của Trung Quốc, chứ không chỉ phục vụ chúng sau khi đào tạo ở nơi khác. Để so sánh, V4-Pro của DeepSeek chỉ sử dụng chip Huawei để suy luận trong khi quá trình đào tạo trước chạy trên phần cứng Nvidia.

Meituan nói quá trình đào tạo trước, trải rộng hơn 35 nghìn tỷ mã thông báo trên một cụm hơn 50.000 sản xuất trong nước máy gia tốc, kết thúc với “không có sự quay trở lại hoặc sự mất mát đột biến không thể phục hồi.” Tuyên bố về sự ổn định đó rất quan trọng vì tần suất các chương trình đào tạo lớn trên các dàn phần cứng chưa được chứng minh thường xuyên thất bại giữa chừng và Trung Quốc dường như đang giảm sự phụ thuộc vào phần cứng của Mỹ để đào tạo các mô hình của mình.

Giá là nơi LongCat-2.0 tạo nên trường hợp thực sự của nó. Quyền truy cập API tiêu chuẩn có giá 0,75 USD trên một triệu mã thông báo đầu vào và 2,95 USD trên một triệu đầu ra, giảm xuống còn 0,30 USD/1,20 USD trong đợt khuyến mại ra mắt hiện tại, với ngữ cảnh được lưu trong bộ nhớ đệm để đọc miễn phí. Điều đó làm giảm giá trị token $5/$30 trên một triệu của GPT-5.5, tỷ lệ giới thiệu $2/$10 của Claude Sonnet 5 và đạt gần bằng DeepSeek V4-Provĩnh viễn là $0,435/$0,87 và của Xiaomi MiMo-V2.5 Prokhớp với tỷ lệ tương tự sau tháng 5 của chính nó giảm giá.

Meituan cũng cung cấp gói mã thông báo, giúp mọi thứ thậm chí còn rẻ hơn cho các lập trình viên và người dùng nhiều, cung cấp gói 1 tỷ mã thông báo với giá khoảng 60 USD.

Chúng tôi đã tự mình chạy LongCat-2.0 thông qua một bài kiểm tra xây dựng trò chơi nhanh chóng. Nó đã hoàn thành công việc và kết quả đầu ra được duy trì khá tốt sau một vài vòng lặp. Kết quả rõ ràng xếp sau Claude Fable và Opus 4.8, khiến việc xếp hạng gần Sonnet 4.6 trở nên dễ dàng hơn, nhưng khó có thể tranh cãi về chất lượng trên mỗi đô la ở mức giá này.

Nó khiến làn sóng kẻ thù đến từ nhiều góc độ khác nhau với camera tự động tập trung vào kẻ thù gần nhất. Tuy nhiên, logic của mô hình đã không tính đến điều gì sẽ xảy ra khi số lượng kẻ thù tăng lên theo độ khó. Ở tốc độ cao hơn, logic chuyển đổi mục tiêu trở nên thất thường; tiêu điểm sẽ chuyển sang kẻ thù gần hơn ngay giữa lời nhắc gõ, khiến trò chơi không thể chơi được một cách bực bội.

Điều này là bình thường trong các phiên mã hóa rung cảm, trong đó các mô hình không thấy trước nhiều hậu quả logic của một quyết định mà thay vào đó tập trung vào việc cung cấp kết quả dựa trên những gì người dùng nhắc nhở, theo đúng nghĩa đen.

Đây cũng là lý do tại sao mô hình giá rẻ luôn là một lựa chọn tốt, bởi vì nó mang lại cho người dùng nhiều cơ hội hơn để cải thiện liên tục mọi kết quả cho đến khi sản phẩm cuối cùng đáp ứng được mong đợi.

Nếu có bất cứ điều gì, nếu không có sự tương tác thêm, thì thoạt nhìn, chất lượng tổng thể sẽ nằm ở khoảng giữa DeepSeel v4 Flash và Deepseek v4 Pro trong các thử nghiệm mã hóa nhanh của chúng tôi.

Bạn có thể kiểm tra kết quả trong itch.io địa điểm

Meituan đã xây dựng nó như thế nào

LongCat-2.0 sử dụng một số kỹ thuật để làm cho mô hình nhanh hơn và có nhiều khả năng hơn mà không làm tăng đáng kể kích thước của nó.

Hệ thống chú ý của nó, dựa trên thiết kế của DeepSeek, chỉ tập trung vào những phần có liên quan nhất của các cuộc trò chuyện rất dài thay vì xử lý mọi thứ như nhau, giúp nó phản hồi nhanh hơn.

Ngoài ra, hệ thống nhúng N-gram mới (một cách giúp hiểu các nhóm từ hoặc từ phụ cùng nhau) mang lại cho mô hình khả năng hiểu từ và cụm từ phong phú hơn nhiều — khả năng biểu đạt cao hơn khoảng 100 lần — mà không cần thêm nhiều thành phần AI khác. Về cơ bản, nó dạy AI nhận ra các cụm từ phổ biến thay vì chỉ các từ riêng lẻ. Thay vì coi “Mới”, “York” và “Thành phố” là ba phần riêng biệt, nó cũng có thể coi “Thành phố New York” là một khái niệm có ý nghĩa duy nhất. Điều này mang lại cho mô hình sự hiểu biết phong phú hơn về ngôn ngữ mà không làm cho nó lớn hơn đáng kể.

Sau khi đào tạo, Meituan còn kết hợp ba hệ thống chuyên biệt, một hệ thống tập trung vào việc sử dụng các công cụ (Agent), một hệ thống giải quyết vấn đề (Reasoning) và một hệ thống tập trung vào hội thoại (Interaction). Sau đó, cơ chế định tuyến sẽ quyết định sự kết hợp nào của các chuyên gia đó sẽ xử lý từng yêu cầu, giống như phân công đúng nhóm vào đúng công việc.

TRÊN Ghế dự bị SWE Promột điểm chuẩn đánh giá tần suất một mô hình giải quyết các vấn đề GitHub thực sự được lấy từ cơ sở mã sản xuất, LongCat-2.0 đạt 59,5, trước 58,6 của GPT-5.5 và 54,2 của Gemini 3.1 Pro, mặc dù vẫn xếp sau Claude Opus 4.7 và 4.8. Trên FORTE, công cụ chấm điểm các đại lý về các nhiệm vụ văn phòng hàng ngày của 15 ngành nghề trong thời hạn 45 phút, nó đạt 73,2, ngang bằng với Claude Opus 4,6 nhưng xếp sau GPT-5.5 với 77,8.

Các nhóm xây dựng các tác nhân mã hóa với ngân sách tiết kiệm hoặc bất kỳ ai đang chạy công việc có quy mô kho lưu trữ khối lượng lớn trong đó bộ đệm ngữ cảnh đọc kết hợp miễn phí sẽ giành được chiến thắng rõ ràng nhất. Mô hình này hiện có thể truy cập được thông qua các điểm cuối API tương thích với OpenAI và Anthropic của Meituan hoặc thông qua các khai thác đại lý như Hermes, Claude Code và OpenClaw đã tích hợp nó.

Bất cứ ai cần tự lưu trữ đều không may mắn vào lúc này. Cả GitHub và ôm mặt Các kho lưu trữ vẫn ghi “sắp có trọng lượng mô hình”, nhưng Meituan chưa ấn định ngày nào các tệp sẽ được gửi đi.