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2026年6月30日，美团正式发布并开源新一代万亿参数大模型LongCat-2.0，该模型是业界首个在五万卡国产算力集群完成全流程训练的万亿参数大模型，总参数达1.6T，平均激活参数48B，原生支持1M超长上下文，其预览版月调用量跻身全球前三，成为当前最受开发者欢迎的Agent模型之一。
在大模型参数规模与算力自主可控成为行业核心命题的当下，美团此次推出的LongCat-2.0，从底层算力到上层模型能力都给出了新的行业参照。不同于多数同规模大模型依赖海外算力完成训练的路径，LongCat-2.0从预训练到微调的全流程均在纯国产算力集群上完成，整个集群的显卡规模达到五万卡级别。
这一成果由美团内部的龙猫LongCat团队历时三年研发完成，团队自2023年起就启动了国产算力适配大模型训练的专项攻关，先后攻克了算子适配、跨节点通信优化、大规模集群分布式训练的稳定性等核心难题，自研的确定性算子和弹性恢复机制，把月均日故障率降低了70%以上，最终实现了稳态日吞吐超1T tokens的训练效率，这一效率已经追平了海外同规模集群的训练水平。
LongCat-2.0采用MoE混合专家架构，总参数达1.6T，动态激活参数范围在33B到56B之间，平均激活约48B，兼顾了大模型的泛化能力和推理成本。同时模型原生支持的1M超长上下文，可以一次性处理近70万字的完整文档，不需要分段拆分，大幅降低了长文本处理的信息损耗。
早在正式发布前，LongCat-2.0的预览版就已经在全球知名的大模型聚合平台OpenRouter上线，短短数月月调用量已经跻身全球前三，仅次于GPT系列和Claude系列的主力模型。
在Agent开发生态中，LongCat-2.0已经完成了Hermes、Claude Code等主流开发框架的适配，因为长上下文支持稳定、推理延迟低、开源可二次定制，已经成为全球开发者搭建智能体的首选基础模型之一，尤其是在需要处理大量用户交互数据、长流程任务调度的场景中，表现远超同参数级别的其他开源模型。
这次LongCat-2.0的全开源，不仅是美团在大模型技术领域的一次技术突破，更给整个国内大模型行业提供了可参考的国产算力大规模训练方案。此前行业普遍认为国产算力集群难以支撑万亿参数大模型的全流程训练，此次美团的验证，大幅降低了后续厂商使用国产算力研发大模型的技术门槛。
而对于整个开源社区来说，一款性能比肩闭源万亿模型、支持超长上下文、完全开源可商用的大模型上线，也将推动Agent、长文档处理、多模态交互等多个领域的落地速度进一步加快，后续围绕LongCat-2.0的二次开发、垂直场景微调案例有望出现爆发式增长。
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