LongCat-2.0，大规模MoE模型，总参数量1.6万亿，激活参数480亿

Hacker News Top 2026/06/30 00:30 模型

large-scale mixture-of-experts parameter-count ai-model open-source

摘要

LongCat-2.0是一个大规模混合专家（MoE）模型，总参数量1.6万亿，激活参数量480亿。

暂无内容

查看原文

相似文章

Hugging Face Models Trending

LongCat-2.0 是一个大规模 MoE 语言模型，总参数量 1.6 万亿，每个 token 激活约 48B 参数，使用 AI ASIC 超级计算集群和 1M 上下文数据训练而成。在编码和智能体任务上表现出色。

Product Hunt

LongCat-2.0 是一个拥有1.6万亿参数的混合专家模型，完全在定制AI ASIC上训练完成。

X AI KOLs Timeline

Meituan 推出 LongCat-2.0，一个拥有 1.6万亿参数的 MoE 模型，约480亿活跃参数，支持100万上下文。该模型采用了 LongCat Sparse Attention 和 Zero-Compute Experts 等新颖架构，在编码和推理任务的基准测试中取得了优异成绩。

TLDR AI

美团推出了LongCat-2.0，这是一个1.6万亿参数的混合专家模型，具有100万token的上下文窗口，可通过API用于智能编码、工具使用和复杂工作流。

X AI KOLs Timeline

美团发布了LongCat-2.0，一个1.6万亿参数的MoE模型，支持100万上下文，声称是首个在五万GPU中国集群上训练的模型，现已在OpenRouter上用于智能编码。