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美团发布LongCat-2.0,一个在国产AI硬件上训练的1.6T参数MoE模型

美团正式发布了LongCat-2.0,一个拥有1.6万亿总参数、每个token激活参数约480亿的大规模MoE语言模型。该模型完全在AI ASIC超级计算集群上训练,耗费数百万加速器小时和超过35万亿token,展示了在替代硬件上进行前沿规模训练的能力。LongCat-2.0引入了LongCat稀疏注意力机制,并在数千亿token上进行了训练,拥有100万token的上下文窗口,提升了其在编码和代理任务上的性能。 AI

影响 此次发布展示了在替代硬件上的先进训练能力以及上下文窗口的显著增加,可能影响未来大模型的开发。

排序理由 美团前沿实验室模型发布,附带系统卡。[lever_c_从前沿发布降级:ic=2 ai=1.0]

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美团发布LongCat-2.0,一个在国产AI硬件上训练的1.6T参数MoE模型

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  1. Hugging Face Trending Models TIER_1 (CA) · meituan-longcat ·

    美团-longcat/LongCat-2.0

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  2. 36氪 (36Kr) TIER_1 中文(ZH) ·

    美团LongCat-2.0正式发布

    36氪获悉,美团正式发布新一代万亿参数大模型LongCat-2.0,并将对外开源。据了解,作为业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型(总参数1.6 T,平均激活约48 B,动态范围 33B~56B),LongCat-2.0从零开始预训练,原生支持1M超长上下文,其架构设计自始至终围绕一个核心目标:让模型在真实的Agentic Coding任务中,更高效、更稳定地完成代码理解、生成与执行。