Meituan rende open source il modello AI LongCat-2.0 da 1,6 trilioni di parametri addestrato su chip cinesi
- Meituan ha rilasciato LongCat-2.0, un modello di intelligenza artificiale open-source da 1,6 trilioni di parametri addestrato su chip cinesi nazionali.
- Questo rilascio dimostra che le aziende cinesi possono creare modelli su scala frontiera senza fare affidamento su hardware occidentale limitato.
- Arriva in un momento in cui le restrizioni all'esportazione stanno incoraggiando l'autosufficienza nell'hardware nel settore tecnologico cinese.
Meituan afferma di aver addestrato il modello da 1,6 trilioni di parametri su hardware cinese domestico, evitando del tutto le GPU Nvidia. L'azienda è la più grande piattaforma in Cina per servizi locali e consegna di cibo.
Il rilascio avviene mentre i controlli all'esportazione degli Stati Uniti continuano a plasmare il modo in cui le aziende cinesi costruiscono AI su larga scala. Meituan ha addestrato LongCat-2.0 su superpods ASIC domestici. L'azienda presenta il modello come prova che le aziende cinesi possono raggiungere una scala di frontiera senza i chip basati su CUDA di Nvidia.
LongCat-2.0 funziona su un design sparse mixture-of-experts
LongCat-2.0 utilizza un'architettura sparse mixture-of-experts. DeepSeek e Mixtral di Mistral utilizzano lo stesso ampio approccio. Invece di attivare simultaneamente tutti i 1,6 trilioni di parametri, un router interno seleziona un sottoinsieme di sotto-modelli specializzati per ogni token. Rispetto a un modello denso delle stesse dimensioni, questo design mantiene i costi di inferenza bassi.
Il modello viene fornito con una finestra di contesto di un milione di token. Sia DeepSeek-R1-0528 che GPT-OSS di OpenAI hanno un valore massimo di token di 128.000. Nei benchmark pubblicati, Meituan ha confrontato LongCat-2.0 con i modelli closed-source di Google, OpenAI e Anthropic. Finora, queste affermazioni non sono state validate da valutazioni indipendenti di terze parti.
Meituan ha sviluppato LongCat-2.0 per fungere da motore di ragionamento principale per agenti AI e strumenti di codifica. L'azienda ha indicato la comprensione del codice, le modifiche su tutto il repository e l'esecuzione automatizzata di compiti come casi d'uso target.
Bernstein fissa Nvidia al 40% del mercato dei chip AI in Cina
Una stima della società di ricerca azionaria Bernstein per il 2025 ha collocato la quota di Nvidia nel mercato cinese dei chip di intelligenza artificiale a ~40%. Huawei ha una percentuale simile. Bernstein ha previsto che Huawei avrebbe guadagnato terreno quest'anno, causando una diminuzione della quota di Nvidia di 8 punti percentuali.
Per quanto riguarda i cluster ASIC domestici, Meituan afferma di aver addestrato e ottimizzato LongCat-2.0. Questo significa che il modello non ha bisogno dello stack software di Nvidia e può invece funzionare su hardware già presente in Cina. Invece di configurazioni di terze parti frammentate, "superpods" implica hardware di livello enterprise completamente integrato.
Né i dispositivi consumer né la maggior parte dei sistemi on-premises saranno in grado di gestire i 1,6 trilioni di parametri di LongCat-2.0. Risiede nei data center, distribuito su cluster di inferenza ad alta densità che utilizzano il parallelismo dei modelli.
La consegna di pasti è il punto di forza di Meituan, non lo sviluppo di AI di frontiera. Acquistando la startup AI Light Year Beyond per 281 milioni di dollari nel 2023, l'azienda di Pechino ha fatto il suo ingresso nello spazio AI. Secondo SiliconANGLE, non ha annunciato pubblicamente i suoi piani per lo sviluppo di modelli interni fino al 2025.
MiniMax, un'altra startup AI cinese, ha ottenuto il sostegno di Alibaba e miHoYo. Secondo precedenti rapporti di Cryptopolitan, questi investitori si sono impegnati a non vendere azioni prima della scadenza del periodo di lock-up il 9 luglio.
MiniMax ha lanciato il proprio modello con contesto di un milione di token, M3, all'inizio di giugno 2026, secondo Cai Lian She citato da Cryptopolitan. MiniMax ha introdotto prezzi significativamente inferiori rispetto ai leader di mercato negli Stati Uniti.
I test indipendenti decideranno quanto seriamente gli sviluppatori fuori dalla Cina prenderanno LongCat-2.0. L'ottimizzazione per i chip domestici potrebbe limitare le prestazioni su hardware Nvidia, che domina ancora i data center in tutto il mondo. L'architettura di ragionamento di base, secondo Meituan, rimane portabile.
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Domande frequenti
Cos'è LongCat-2.0?
LongCat-2.0 è un modello linguistico su larga scala open-source da 1,6 trilioni di parametri di Meituan che utilizza un'architettura sparse mixture-of-experts e offre una finestra contestuale di 1 milione di token.
Perché conta l'addestramento su chip nazionali?
Meituan afferma di aver addestrato LongCat-2.0 interamente su cluster ASIC prodotti in Cina, dimostrando che i modelli di intelligenza artificiale su scala frontiera possono essere costruiti senza GPU Nvidia.
Come si confronta LongCat-2.0 con altri modelli di IA?
I benchmark pubblicati da Meituan lo collocano accanto a modelli closed-source di Google, OpenAI e Anthropic, sebbene la verifica indipendente sia ancora in sospeso.
Randa Moses
Randa Moses è un'editor e giornalista presso Cryptopolitan, dove si occupa di tecnologia, intelligenza artificiale, robotica, criptovalute, truffe e hacking. Opera nel settore delle criptovalute dal 2017. Ha ricoperto ruoli in Forward Protocol, AmaZix e Cryptosomniac. Randa è laureata in Ingegneria Elettrica ed Elettronica presso l'Università di Bradford.
