6月30日，美团正式发布新一代基础大模型LongCat-2.0（中文名”龙猫2.0″）并宣布开源。官方数据显示，这是业界首个在五万卡国产算力集群上完成训练与推理全流程的万亿参数模型——不依赖任何海外高端GPU，从零开始预训练。中国证券报、每日经济新闻、科创板日报等多家媒体当日证实了这一消息，业内将其视为国产AI算力自主化的标志性事件。
五万卡国产算力集群：万亿参数模型的训练突围
技术参数上，LongCat-2.0采用MoE混合专家架构，总参数规模达1.6万亿，每个Token平均激活约480亿参数，动态范围330亿至560亿，原生支持100万Token超长上下文，预训练数据超过30万亿Token。真正的难点在工程侧：美团龙猫团队自2023年起聚焦国产算力适配，从千卡规模起步，三年间逐步攻克算子适配、万卡级容错恢复、NPU确定性计算等底层难题。在五万卡集群上，团队通过弹性扩缩卡、自动故障恢复等机制把月均日故障率降低70%以上，训练MFU（模型算力利用率）提升1.5倍，最终实现稳态日吞吐超过1万亿Token。这也是迄今为止在国产算力上完成的最大规模训练任务。
匿名Owl Alpha：调用量跻身OpenRouter全球前三
商业化验证同样有硬数据。今年4月底，美团以匿名身份”Owl Alpha”将LongCat-2.0预览版接入全球最大模型API路由平台OpenRouter。截至6月底，其总调用量已跻身全球前三；在Hermes、Claude Code、OpenClaw三类主流Agent（智能体）场景中，月调用量分列全球第一、第二和第三，是当前最受全球开发者欢迎的免费模型之一。社区反馈显示，其在工具调用、复杂指令执行等Agent核心能力上接近Claude Opus 4.6。深度适配Claude Code、OpenClaw、Hermes等主流执行框架（Harness），意味着国产模型第一次在国际开发者的真实工作流里拿到了大规模用量，而不只是刷榜单分数。
零计算专家与ScMoE：为国产芯片定制的原创架构
架构层面，LongCat-2.0引入多项原创设计：ScMoE跨层快捷连接让稠密前馈路径与MoE通信并行，显著降低推理延迟；业界首创的”零计算专家”机制实现Token级动态计算预算——简单Token少分配算力、复杂Token自动扩容专家激活数，叠加LSA稀疏注意力后，百万级长上下文的计算复杂度从平方级降至线性级。美团宣布近期将在多平台同步开源Infra框架、推理引擎与模型参数。由于算力优化与技术突破叠加，其训练与推理成本低于全球其他万亿参数级模型，这对开源生态的吸引力不言而喻。
为什么重要：国产算力从”能不能用”到”好不好用”
过去主流判断认为，国产芯片单卡性能与软件生态存在代际差距，难以承载前沿大模型训练。LongCat-2.0正面击穿了这道心理防线：官方明确表态，国产算力卡的计算正确性与精度已满足大模型训练需求，局部指标甚至略优。类似验证正在密集出现——6月初，深圳河套学院联合哈尔滨工业大学（深圳）、华为等团队，依托昇腾910C集群完成了1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的全参数后训练，累计1500多步迭代零中断（参见本站报道：DeepSeek V4 Pro与Fable 5差距分析）。战略层面，王兴多次强调美团AI策略是”进攻，不是防守”，公司近期还成立了与外卖、闪购平级的AI转型部。资本与组织的双投入下，国产算力的商业化拐点正在提前；开源Agent生态的同期进展可参考DeepSeek开源Agent基座获15万星。
展望后续，LongCat-2.0的Infra框架与模型参数开源落地后，能否带动更多团队跑通国产算力全流程，将决定这条技术路线的扩散速度；而对开发者来说，一个调用量全球前三的免费国产模型，已经是可以立刻上手验证的现实选项。
