# LongCat-2.0 – 美团开源的新一代万亿参数语言模型 - Link: https://paooo.com/aigc-news/24127/ - Published: 2026-07-07T13:47:48+08:00 - Author: 站外新闻 ## LongCat-2.0是什么 LongCat-2.0 是美团开源的大规模 MoE 语言模型，拥有 1.6 万亿总参数，每 token 激活约 480 亿，基于 AI ASIC 超算集群完成训练与部署。模型支持 1M 超长上下文，引入 LongCat Sparse Attention 稀疏注意力与 N-gram Embedding 架构，在代码生成、Agent 任务执行和 复杂推理等场景表现强劲，与 [Claude Code](https://ai-bot.cn/sites/56948.html)、[OpenClaw](https://ai-bot.cn/sites/70880.html)、 [Hermes](https://ai-bot.cn/sites/78174.html) 等主流工具深度集成。 阅读目录 * [LongCat-2.0是什么](https://paooo.com/aigc-news/24127/#longcat20%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88) * [LongCat-2.0的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/24127/#longcat20%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd) * [LongCat-2.0的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/24127/#longcat20%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86) * [如何使用LongCat-2.0](https://paooo.com/aigc-news/24127/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8longcat20) * [LongCat-2.0的核心优势](https://paooo.com/aigc-news/24127/#longcat20%e7%9a%84%e6%a0%b8%e5%bf%83%e4%bc%98%e5%8a%bf) * [LongCat-2.0的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/24127/#longcat20%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80) * [LongCat-2.0的同类竞品对比](https://paooo.com/aigc-news/24127/#longcat20%e7%9a%84%e5%90%8c%e7%b1%bb%e7%ab%9e%e5%93%81%e5%af%b9%e6%af%94) * [LongCat-2.0的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/24127/#longcat20%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af) ![LongCat-2.0](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/LongCat-2.0-website- 1.avif) ## LongCat-2.0的主要功能 * **超长上下文理解**：原生支持 1M token 上下文窗口，可一次性读取完整代码库、长文 档进行精准定位与深度理解，避免传统模型的”中间遗忘”问题。 * **代码生成与重构**：基于 Agentic Coding 能力，支持仓库级代码分析、跨文件逻辑梳理、 架构迁移与功能重构，编译一次通过。 * **自主 Agent 执行**：深度集成 Claude Code、OpenClaw、Hermes 等主流 harness，可 自主完成多步骤任务规划、工具调用、API 交互与错误自纠错。 * **多语言代码支持**：具备跨语言代码理解与生成能力，支持中英等多语言编程场景的代码 迁移与审查。 * **智能搜索与检索**：内置搜索与浏览能力，支持复杂信息检索、多跳推理与跨网页内容 整合，满足研究型任务需求。 * **自然语言数据查询**：业务人员可直接用自然语言查询数据库，模型自动完成意图解析、 SQL 生成、执行与结果洞察输出。 * **多精度版本，全平台适配**：提供 BF16、FP8 以及 INT8 等多精度版本，全面覆盖不同 算力平台的部署需求。 ![挖挖GitHub](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/wawagithub-22.avif) 微信关注回复“**开源**”，加入**AI开源项目交流群** ## LongCat-2.0的技术原理 * **MoE 稀疏架构**：采用总参数 1.6 万亿、每 token 激活约 480 亿的混合专家架构， 通过稀疏激活实现参数规模与计算效率的平衡。 * **LongCat Sparse Attention (LSA)**：引入流式感知索引（SI）、跨层索引（CLI）和 分层索引（HI）三大组件，将长上下文注意力计算从平方级降至线性级，解决百万 token 上下文处理瓶颈。 * **N-gram Embedding**：配置 5-gram 嵌入模块，通过 token 组合扩展嵌入空间约 100 倍，捕获更丰富的局部上下文并提升表征能力。 * **零计算专家 + ScMoE**：根据 token 复杂度动态分配计算资源，简单 token 路由至零 专家避免无效计算，复杂 token 自动获得更多专家资源。 * **MOPD 多专家融合后训练**：将 Agent Experts、Reasoning Experts、Interaction Experts 三类专家组通过 Multi-Teacher On-Policy Distill 架构融合，门控网络根据任务类型 动态调度最优专家组合。 * **6D 并行训练**：在标准 TP/CP/EP/DP/PP 基础上新增 EMBP，结合 Superpod 物理集群 架构实现超大规模高效训练。 ## 如何使用LongCat-2.0 * **在线体验**：访问 [LongCat](https://ai-bot.cn/sites/61432.html) 官网直接对话 试用模型能力。 * **API 接入**：登录 https://longcat.chat/platform/product 获取 API Key，集成到 自有应用或 Agent 框架。 * **工具集成**：直接接入 [Claude Code](https://ai-bot.cn/sites/56948.html)、[OpenClaw](https://ai-bot.cn/sites/70880.html)、 [Hermes](https://ai-bot.cn/sites/78174.html) 等主流 AI 开发工具链作为底层模型 驱动。 ## LongCat-2.0的核心优势 * **国产算力全链路**：业界首个在五万卡国产集群上完成万亿参数模型全流程训练与推理 的模型，验证非 NVIDIA 平台可行性。 * **百万级上下文**：1M 原生上下文窗口，配合 LSA 稀疏注意力，实现长文本精准定位与 理解，告别”中间遗忘”。 * **Agentic Coding 专用**：围绕代码理解、生成与执行深度优化，在 SWE-bench、Terminal- Bench 等评测中超越 Gemini 3.1 Pro 和 GPT-5.5。 * **动态计算分配**：零计算专家 + ScMoE 实现 token 级动态激活（33B~56B），简单 token 不耗算力，复杂任务自动获得更多资源。 * **三专家融合**：MOPD 架构融合 Agent、Reasoning、Interaction 专家组，门控网络动态 调度，兼顾执行、推理与交互体验。 * **全球开发者认可**：预览版通过 OpenRouter 开放调用，月调用量跻身全球前三，在 Hermes、Claude Code、OpenClaw 分列第一、第二、第三。 ## LongCat-2.0的项目地址 * **项目官网**：https://longcat.chat/blog/longcat-2.0/ * **GitHub仓库**：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-2.0 * **HuggingFace模型库**：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0 ## LongCat-2.0的同类竞品对比 | 对比维度 | **LongCat-2.0** | [**DeepSeek-V3**](https://ai-bot.cn/deepseek-v3/) | | **发布方** | 美团 | DeepSeek | | **总参数** | 1.6 万亿 (MoE) | 6710 亿 (MoE) | | **激活参数** | ~480 亿 / token | ~370 亿 / token | | **上下文长度** | 1M (100万) tokens | 64K-128K tokens | | **训练硬件** | 五万卡国产算力集群 | NVIDIA GPU 集群 | | **注意力机制** | LongCat Sparse Attention (LSA) | Multi-head Latent Attention (MLA) | | **嵌入优化** | N-gram Embedding (5-gram, 135B) | 标准嵌入层 | | **后训练架构** | MOPD 多专家融合 (Agent/Reasoning/Interaction) | 标准 SFT + RL | | **代码能力 (SWE-bench Pro)** | 59.5 | ~50+ | ## LongCat-2.0的应用场景 * **大规模代码迁移**：读取完整代码库与迁移文档，自动映射架构并重构插件至新 SDK， 保留功能并修复潜在 Bug。 * **仓库级代码审查**：基于 1M 上下文理解整个项目结构，进行跨文件 Bug 检测、性能 优化与架构建议。 * **AI Agent 开发**：作为底层模型驱动 Claude Code、OpenClaw 等框架，执行复杂多步骤 任务与自主工具调用。 * **长文档分析与生成**：处理百万字级技术文档、论文、报告，进行深度摘要、问答与内容 改写。 * **数据查询与洞察**：业务人员用自然语言查询数据库，模型自动完成 SQL 生成、执行 与结果解读。