LongCat-2.0.

LongCat-2.0

LongCat-2.0 एक अत्याधुनिक MoE (Mixture of Experts) भाषा मॉडल है जो 1.6 ट्रिलियन कुल पैरामीटरों और प्रति टोकन ~48 बिलियन सक्रिय पैरामीटरों के साथ AI क्षमताओं में क्रांतिकारी बदलाव लाता है। यह मॉडल AI ASIC सुपरपॉड्स पर पूरी तरह से प्रशिक्षित और तैनात किया गया है, जो वैकल्पिक हार्डवेयर प्लेटफॉर्म्स पर सीमांत-स्तरीय AI प्रशिक्षण की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है। कोडिंग, एजेंटिक कार्यों और दीर्घ-संदर्भ प्रसंस्करण में अत्यधिक प्रदर्शन के साथ, LongCat-2.0 विकासकर्ताओं और उद्यमों के लिए एक स्थिर, कुशल और शक्तिशाली AI सहयोगी अनुभव प्रदान करता है।

मुख्य विशेषताएं

• LongCat Sparse Attention (LSA): दीर्घ-संदर्भ प्रसंस्करण को तेज करने के लिए स्ट्रीमिंग-जागरूक अनुक्रमण, क्रॉस-लेयर अनुक्रमण और पदानुक्रमिक अनुक्रमण के साथ एक उन्नत ध्यान तंत्र जो मेमोरी पहुंच को अनुकूलित करता है और गणना ओवरहेड को कम करता है।
• N-gram Embedding: MoE के समानांतर एक अद्वितीय एम्बेडिंग मॉड्यूल जो एम्बेडिंग स्थान को लगभग 100 गुना तक विस्तारित करता है, समृद्ध स्थानीय संदर्भ को कैप्चर करता है और टोकन-स्तरीय प्रतिनिधित्व को मजबूत करता है।
• AI ASIC Superpod Infrastructure: 50,000+ AI ASICs पर निर्मित, 35 ट्रिलियन से अधिक टोकन पर प्रशिक्षित, निर्धारण, विश्वसनीयता और बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण थ्रूपुट में 35% से अधिक सुधार के साथ।
• 1M Context Window: दीर्घ-कालिक कार्यों के लिए अनुकूलित, सैकड़ों बिलियन टोकन के 1M-संदर्भ डेटा पर प्रशिक्षित, जो codebase-स्तरीय संपादन और जटिल एजेंटिक वर्कफ़्लो को सक्षम बनाता है।
• MOPD Post-Training Architecture: एजेंट विशेषज्ञों, तर्क विशेषज्ञों और इंटरैक्शन विशेषज्ञों को एकीकृत करता है — स्वायत्त कार्य निष्पादन, गहन तार्किक तर्क और उच्च-गुणवत्ता वाले मानव संरेखण के लिए।
• 6D Parallelism Strategy: TP/CP/EP/DP/PP के अलावा EMBP (Embedding Parallelism) सहित, जो N-gram Embeddings को समानांतर और तेज करता है, मेमोरी बाधाओं को दूर करता है।
• Optimized Inference Stack: Prefill-decode disaggregated deployment, KV-cache parallelism, expert-parallel load balancing, और accelerator-oriented optimizations के साथ ultra-long contexts पर कुशल सेवा।

उपयोग के मामले

• Codebase Migration & Repository-Level Editing: पूर्ण codebase और माइग्रेशन दस्तावेज़ों को एक साथ पढ़ता है, आर्किटेक्चर को मैप करता है, और नए SDK के लिए पूरे प्लगइन को फिर से लिखता है — मौजूदा कार्यक्षमता को संरक्षित करते हुए, छिपी हुई बग्स को पकड़ते हुए, और पहले बिल्ड पर स्वच्छ संकलन सुनिश्चित करता है।
• Autonomous AI Agents: Claude Code, OpenClaw, और Hermes जैसे मुख्य harnesses के साथ गहराई से एकीकृत, स्वचालित कार्य निष्पादन, बहु-मोड़ API इंटरैक्शन, और जटिल वास्तविक दुनिया वर्कफ़्लो के लिए self-correction तंत्र प्रदान करता है।
• Long-Horizon Research & Analysis: 1M टोकन संदर्भ विंडो के साथ, बड़े दस्तावेज़ों, codebase और बहु-स्रोत डेटा पर बहु-हॉप तर्क, गणितीय समस्या समाधान और व्यापक शोध कार्यों को संभालता है।
• Enterprise Productivity Automation: FORTE मानदंड पर उच्च प्रदर्शन के साथ, दैनिक कार्यालय उत्पादकता कार्यों के लिए AI एजेंटों को शक्ति प्रदान करता है, जिसमें 15 कॉर्पोरेट पेशेवरों में दस्तावेज़ प्रसंस्करण, डेटा विश्लेषण और वर्कफ़्लो स्वचालन शामिल है।

लक्षित दर्शक

LongCat-2.0 उन्नत AI क्षमताओं की मांग करने वाले विकासकर्ताओं, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों, AI शोधकर्ताओं और उद्यमों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कोडिंग, एजेंटिक स्वचालन और दीर्घ-संदर्भ प्रसंस्करण में अत्यधिक प्रदर्शन की आवश्यकता है। यह विशेष रूप से उन संगठनों के लिए उपयुक्त है जो वैकल्पिक AI हार्डवेयर बुनियादी ढांचे पर स्केलेबल, विश्वसनीय और लागत-प्रभावी AI समाधान तैनात करना चाहते हैं।