美团发布万亿参数大模型LongCat-2.0，基于五万张国产算力卡训练

事件概述

美团近日发布自研大模型LongCat-2.0，参数量达1.6万亿（1.6T）。该模型在五万张国产算力卡上完成了全流程训练和推理，是全球范围内第一个实现这一突破的万亿参数模型。

核心信息

• 模型参数与训练：LongCat-2.0参数量1.6T，并非1.6亿。训练集群使用了五万张国产算力卡，包括华为昇腾、摩尔线程、沐曦等，在模型发布当天同步完成了推理适配。
• 模型设计特点：架构目标聚焦于提升“Agentic Coding”任务效率，即让AI能像程序员一样理解问题、写代码、执行和调试。同时，模型支持1M超长上下文，以适应外卖系统数百万行代码库和长时间用户行为回溯。
• 业务背景与必要性：美团每日处理以千万计的订单，外卖配送涉及实时动态调度，变量众多且长尾极端场景频繁。万亿参数的意义在于用足够大的参数空间记住并应对这些极端情况，而非每个参数都持续工作。
• 自研而非调用外部模型的原因：①核心调度数据、用户消费行为等不能外泄；②外卖调度需毫秒级决策，外部API延迟不可接受；③自有模型可针对场景精细调优，不受外部模型更新影响；④模型能力定义业务边界，如基于LongCat的EvoCUA智能体、搜推ASX团队和履约AI团队已落地应用。
• 五万张国产算力卡的意义：此前业界普遍认为国产算力无法承接万亿参数训练，LongCat-2.0证明了其可行性。美团已开源训练代码和推理引擎，为同行提供了可复现的标杆。

值得关注

美团做大模型并非追求风口，而是由其核心业务场景驱动。外卖调度、供应链预测、库存管理等业务早已依赖算法，大模型是原有技术路径的自然延伸。多个国内互联网公司（字节、阿里、腾讯等）同样基于自家场景数据深耕AI，路径各有不同。