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美団がLongCat-2.0を公開:1.6TパラメータのオープンMoEモデル、ネイティブ1MコンテキストとLongCat Sparse Attentionを搭載

美団はLongCat-2.0をリリースしました。これは1.6兆パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、トークンあたり約480億パラメータを活性化します。ネイティブ100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、LongCat Sparse Attentionに基づいており、トレーニングと推論はすべて国産AI ASICスーパーポッドで実行されました。本記事では、アーキテクチャ、ベンダー報告のベンチマーク、APIアクセス経路、未検証の点を説明します。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
美団がLongCat-2.0を公開:1.6TパラメータのオープンMoEモデル、ネイティブ1MコンテキストとLongCat Sparse Attentionを搭載
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  • LongCat-2.0は合計1.6兆パラメータ、トークンあたり約480億パラメータを活性化(動的範囲330億~560億)。
  • ネイティブ100万トークンコンテキストを実現し、LongCat Sparse Attentionにより長期コンテキストのコストを二次から線形に削減。
  • トレーニングと推論は50,000枚の国産AI ASICクラスターで実行、Nvidiaハードウェア不使用。
  • ベンダー報告スコア:SWE-bench Pro 59.5、Terminal-Bench 2.1 70.8、SWE-bench Multilingual 77.3。

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