Компания Meituan открыла исходный код модели искусственного интеллекта LongCat-2.0 с 1,6 триллионами параметров, обученной на китайских чипах

Компания Meituan утверждает, что обучила модель с 1,6 триллионами параметров на китайском оборудовании, полностью отказавшись от использования графических процессоров Nvidia. Компания является крупнейшей в Китае платформой для предоставления локальных услуг и доставки еды.

Релиз состоялся на фоне продолжающегося изменения экспортного контроля США, который влияет на то, как китайские компании создают крупномасштабные системы искусственного интеллекта. Компания Meituan обучила модель LongCat-2.0 на отечественных суперкомпьютерах ASIC. Компания позиционирует эту модель как доказательство того, что китайские фирмы могут достичь новых масштабов без использования чипов Nvidia на базе CUDA.

LongCat-2.0 работает на основе архитектуры, созданной силами небольшого числа экспертов

LongCat-2.0 использует разреженную архитектуру, основанную на сочетании экспертов. DeepSeek и Mistral используют тот же широкий подход. Вместо одновременного запуска всех 1,6 триллиона параметров, внутренний маршрутизатор выбирает подмножество специализированных подмоделей для каждого токена. По сравнению с плотной моделью того же размера, такая конструкция снижает затраты на вывод.

Модель поставляется с контекстным окном в один миллион токенов. Как DeepSeek-R1-0528, так и GPT-OSS от OpenAI имеют максимальное значение токенов в 128 000. В опубликованных тестах Meituan сравнила LongCat-2.0 с моделями с закрытым исходным кодом от Google, OpenAI и Anthropic. Пока эти утверждения не были подтверждены независимыми сторонними оценками.

Компания Meituan разработала LongCat-2.0 в качестве основного механизма логического мышления для агентов искусственного интеллекта и инструментов программирования. В качестве целевых областей применения компания указала на понимание кода, редактирование кода в масштабах всего репозитория и автоматическое выполнение задач.

По оценкам Bernstein, на долю Nvidia приходится 40% китайского рынка чипов для искусственного интеллекта

По оценке аналитической компании Bernstein, к 2025 году доля Nvidia на китайском рынке чипов для искусственного интеллекта составит около 40%. У Huawei аналогичный показатель. Bernstein прогнозирует, что Huawei укрепит свои позиции в этом году, в результате чего доля Nvidia снизится на 8 процентных пунктов.

Что касается отечественных кластеров ASIC, Meituan утверждает, что обучила и оптимизировала LongCat-2.0. Это означает, что модели не требуется программный стек Nvidia, и она может работать на оборудовании, уже имеющемся в Китае. Вместо разрозненных конфигураций сторонних производителей, «суперподы» подразумевают полностью интегрированное оборудование корпоративного класса.

Ни потребительские устройства, ни большинство локальных систем не смогут обработать 1,6 триллиона параметров LongCat-2.0. Он размещается в центрах обработки данных, распределенных по кластерам с высокой плотностью вычислений, использующим параллелизм моделей.

Компания Meituan прославилась доставкой еды, а не разработкой передовых технологий искусственного интеллекта. Приобретя в 2023 году стартап Light Year Beyond за 281 миллион долларов, пекинская компания вышла на рынок ИИ. По данным SiliconANGLE, она не объявляла публично о своих планах по разработке внутренних моделей до 2025 года.

Еще один китайский стартап в области искусственного интеллекта, MiniMax, получил поддержку от Cryptopolitan Cryptopolitan, эти инвесторы обязались не продавать акции до истечения срока действия ограничений на продажу 9 июля. и miHoYo. Согласно более ранним сообщениям

Как сообщает Цай Лянь Шэ со ссылкой на Cryptopolitan, в начале июня 2026 года MiniMax запустила собственную модель контекста в миллион токенов, M3. Цены MiniMax значительно ниже, чем у лидеров рынка в США.

dent тестирование определит, насколько серьезно разработчики за пределами Китая отнесутся к LongCat-2.0. Оптимизация для отечественных чипов может ограничить производительность на оборудовании Nvidia, которое по-прежнему доминирует в центрах обработки данных по всему миру. По словам Meituan, основная архитектура логических рассуждений остается переносимой.