LongCat-2.0.

LongCat-2.0

LongCat-2.0 是由美团开源的大规模混合专家（MoE）语言模型，拥有 1.6 万亿总参数和约 480 亿激活参数。该模型基于 AI ASIC 超级计算集群完成训练与部署，支持百万级上下文窗口，在代码生成、智能体任务和复杂推理等长程任务上表现卓越，为开发者提供稳定高效的人工智能协作体验。

核心亮点

• 超大规模 MoE 架构：采用 1.6 万亿参数混合专家设计，每次前向传播仅激活约 480 亿参数，在保持推理效率的同时实现顶尖性能。
• 百万级长上下文支持：通过 LongCat 稀疏注意力（LSA）技术，原生支持 100 万 token 上下文长度，轻松处理大型代码库、长文档和复杂多轮对话。
• AI ASIC 全栈基础设施：完全基于国产 AI ASIC 超级计算集群构建，实现大规模稳定训练与部署，证明替代硬件平台可胜任前沿级大模型训练。
• N-gram 嵌入增强：创新引入五元组嵌入模块，扩展约 100 倍嵌入空间，显著提升参数利用效率和 token 级表示能力。
• 多教师专家后训练：整合智能体专家、推理专家和交互专家三组专业模块，通过 MOPD 架构融合最强能力，实现智能体执行、深度推理与高质量交互的统一。

应用场景

• 代码工程与仓库级开发：理解完整代码架构，执行跨文件重构、SDK 迁移和复杂代码生成，首次编译即可通过，有效捕获潜在缺陷。
• 自主智能体与自动化任务：在 Claude Code、OpenClaw、Hermes 等主流框架中深度集成，支持终端操作、网页浏览、多步搜索和办公自动化等复杂工作流。
• 长文档分析与知识处理：基于百万 token 上下文窗口，进行超长文本摘要、多文档对比分析和深度知识挖掘，适用于法律、科研和金融等领域。
• 数学推理与科学研究：在 STEM 问题求解、多跳推理和竞赛级数学任务中展现强大能力，支持自适应计算深度以匹配问题难度。

目标用户

LongCat-2.0 主要面向需要处理复杂长上下文任务的企业开发者、AI 工程师和研究团队，特别适合追求代码智能、自动化工作流和深度推理能力的大规模应用场景，同时也为关注国产 AI 基础设施替代方案的技术决策者提供可靠选择。