美团 LongCat-2.0 发布：业界首个国产算力全流程训练的万亿参数大模型

当外界还在讨论美团的外卖业务时，这家公司已经悄悄把大模型做到了万亿参数级别。7月19日，美团正式发布 LongCat-2.0——总参数规模 1.6 万亿，采用混合专家（MoE）架构，业界首个从零开始在国产算力上完成训练和推理全流程的万亿参数大模型。

三个"首个"：国产算力的完整闭环

LongCat-2.0 的核心突破不在于参数规模本身，而在于它实现了国产算力全流程训练的完整技术闭环。面对万卡级训练中频繁出现的硬件故障、通信异常、显存压力和数值波动，LongCat 团队从稳定性、正确性和效率三个维度逐一攻克：在稳定性上，通过 HCCL 异常处理、弹性扩缩卡和自动故障恢复，将月均日故障率降低 70% 以上；在正确性上，自研确定性算子、Bitwise 一致性验证和参数检测，保障训练结果可靠；在效率上，通过流水线调度、显存优化和算子级控核，训练 MFU 提升 1.5 倍。

最终，LongCat 实现稳态日吞吐超过 1T tokens/day，预训练数据规模超过 30T tokens，覆盖中文、英文、多语言和代码等多类数据，原生支持 1M 超长上下文。

从测试版到生产级：OpenRouter 验证市场认可

在正式发布之前，LongCat-2.0 的测试版本已经在 OpenRouter 上获得了惊人的市场反馈：总调用量跻身全球前三，其中在 Hermes 的月调用量位列全球第一，在 Claude Code 的月调用量位列全球第二，仅次于 Claude Opus 4.8。这意味着开发者和企业用户在实际使用中已经用脚投票。

LongCat 官方宣布将于近期开源 Infra 框架、推理引擎和模型参数等核心技术。对于依赖国产算力的中国 AI 企业而言，这不仅是多了一个开源模型选择，更是获得了一套可复用的国产算力训练方法论。

在 NVIDIA GPU 出口管制持续收紧的背景下，LongCat-2.0 的成功实践为整个中国 AI 产业提供了一个关键参照：万亿参数级别的模型训练，国产算力路线不仅是可行的，而且正在逼近国际一流水平。