Meituan stellt das auf chinesischen Chips trainierte KI-Modell LongCat-2.0 mit 1,6 Billionen Parametern als Open Source bereit
- Meituan hat LongCat-2.0 veröffentlicht, ein Open-Source-KI-Modell mit 1,6 Billionen Parametern, das auf inländischen chinesischen Chips trainiert wurde.
- Diese Veröffentlichung beweist, dass chinesische Unternehmen Modelle auf Frontierskala entwickeln können, ohne auf eingeschränkte westliche Hardware angewiesen zu sein.
- Dies geschieht in einer Zeit, in der Exportbeschränkungen die hardwaretechnische Selbstversorgung im chinesischen Technologiesektor vorantreiben.
Meituan behauptet, das Modell mit 1,6 Billionen Parametern auf inländischer chinesischer Hardware trainiert zu haben und dabei Nvidia-GPUs vollständig vermieden zu haben. Das Unternehmen ist die größte Plattform in China für lokale Dienstleistungen und Lebensmittelzustellung.
Die Veröffentlichung erfolgt, während US-Exportkontrollen weiterhin die Art und Weise prägen, wie chinesische Unternehmen große KI-Systeme aufbauen. Meituan trainierte LongCat-2.0 auf inländischen ASIC-Superpods. Das Unternehmen stellt das Modell als Beweis dar, dass chinesische Unternehmen die Frontierskala ohne Nvidias CUDA-basierte Chips erreichen können.
LongCat-2.0 läuft auf einem sparsamen Mixture-of-Experts-Design
LongCat-2.0 verwendet eine sparsame Mixture-of-Experts-Architektur. DeepSeek und Mixtral von Mistral verwenden denselben breiten Ansatz. Anstatt gleichzeitig alle 1,6 Billionen Parameter zu aktivieren, wählt ein interner Router für jedes Token eine Teilmenge spezialisierter Untermodelle aus. Im Vergleich zu einem dichten Modell derselben Größe hält dieses Design die Inferenzkosten niedrig.
Das Modell wird mit einem Kontextfenster von einer Million Token ausgeliefert. Sowohl DeepSeek-R1-0528 als auch OpenAIs GPT-OSS haben einen maximalen Tokenwert von 128.000. In den veröffentlichten Benchmarks verglich Meituan LongCat-2.0 mit den Closed-Source-Modellen von Google, OpenAI und Anthropic. Bisher wurden diese Behauptungen nicht von unparteiischen Drittbewertungen validiert.
Meituan entwickelte LongCat-2.0 als primäre Reasoning-Engine für KI-Agenten und Coding-Tools. Das Unternehmen wies auf Code-Verständnis, repository-weite Bearbeitungen und automatisierte Aufgabenausführung als Zielanwendungsfälle hin.
Bernstein stuft Nvidia mit 40% des chinesischen KI-Chipmarktes ein
Eine Schätzung des Aktienforschungsinstituts Bernstein für 2025 platzierte Nvidias Anteil am chinesischen KI-Chipmarkt bei ~40 %. Huawei hat einen ähnlichen Prozentsatz. Bernstein prognostizierte, dass Huawei in diesem Jahr Boden gutmachen würde, wodurch sich Nvidias Anteil um 8 Prozentpunkte verringern würde.
Was inländische ASIC-Cluster betrifft, behauptet Meituan, LongCat-2.0 trainiert und optimiert zu haben. Das bedeutet, dass das Modell Nvidias Software-Stack nicht benötigt und stattdessen auf Hardware laufen kann, die bereits in China vorhanden ist. Statt disjointer Drittkonfigurationen impliziert „Superpods“ vollständig integrierte Hardware im Unternehmensstandard.
Weder Consumer-Geräte noch die Mehrheit der On-Premises-Systeme werden LongCat-2.0s 1,6 Billionen Parameter bewältigen können. Es befindet sich in Rechenzentren, verteilt auf hochdichte Inferenzcluster, die Model Parallelism verwenden.
Die Zustellung von Mahlzeiten ist Meituans Alleinstellungsmerkmal, nicht die Entwicklung von Frontier-KI. Durch den Kauf des KI-Startups Light Year Beyond für 281 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 trat das Unternehmen aus Peking in den KI-Bereich ein. Laut SiliconANGLE gab es seine Pläne für die interne Modellentwicklung erst 2025 öffentlich bekannt.
MiniMax, ein weiteres chinesisches KI-Startup, zog Unterstützung von Alibaba und miHoYo an. Laut früheren Berichten von Cryptopolitan haben diese Investoren zugesagt, keine Aktien vor dem Ablauf der Sperrfrist am 9. Juli zu verkaufen.
MiniMax rollte Anfang Juni 2026 sein eigenes Modell mit einem Kontextfenster von einer Million Token, M3, aus, wie Cai Lian She, zitiert von Cryptopolitan, berichtete. MiniMax hat Preise eingeführt, die deutlich unter denen der Marktführer in den Vereinigten Staaten liegen.
Unabhängige Tests werden entscheiden, wie ernst Entwickler außerhalb Chinas LongCat-2.0 nehmen. Die Optimierung für inländische Chips kann die Leistung auf Nvidia-Hardware einschränken, die weltweit weiterhin Rechenzentren dominiert. Die Kern-Reasoning-Architektur bleibt laut Meituan portabel.
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Häufig gestellte Fragen
Was ist LongCat-2.0?
LongCat-2.0 ist ein Open-Source-Sprachmodell mit 1,6 Billionen Parametern von Meituan, das eine sparse Mixture-of-Experts-Architektur verwendet und ein Kontextfenster von 1 Million Tokens bietet.
Warum ist das Training mit inländischen Chips wichtig?
Laut Meituan wurde LongCat-2.0 vollständig auf in China hergestellten ASIC-Clustern trainiert, was zeigt, dass KI-Modelle auf Frontierskala auch ohne Nvidia-GPUs entwickelt werden können.
Wie unterscheidet sich LongCat-2.0 von anderen KI-Modellen?
Die von Meituan veröffentlichten Benchmarks platzieren LongCat-2.0 neben geschlossenen Modellen von Google, OpenAI und Anthropic, wobei eine unabhängige Verifizierung noch aussteht.
Randa Moses
Randa Moses ist Redakteurin und Reporterin bei Cryptopolitan, wo sie über Technologie, KI, Robotik, Krypto, Betrug und Hacks berichtet. Sie arbeitet seit 2017 im Krypto-Bereich. Zuvor war sie bei Forward Protocol, AmaZix und Cryptosomniac tätig. Randa besitzt einen Abschluss in Elektrotechnik und Elektronik der University of Bradford.
