搜索
美团今日宣布开源万亿参数大模型LongCat-2.0，同步开放针对国产算力芯片深度优化的推理代码。该模型总参数达1.6万亿，平均激活约480亿参数，是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。
7月2日，据大厂日爆消息，美团内部开始限制使用豆包大模型。消息称，美团向所有涉及到豆包大模型的业务部门下发通知，要求自查并规划迁移至LongCat、DeepSeek等模型，若无法迁移，需单独走审批流程。对此消息，截至发稿，美团暂无官方回应。据媒体报道，这并非美团首次收紧外部大模型的使用。今年4月，美团对内部大模型使用做出调整，不再推荐业务使用阿里云提供的Qwen模型。若业务仍需使用，需上报审批。
最近几个月，一个名为“Owl Alpha”的神秘模型持续霸榜OpenRouter。它调用量长期位居全球前三，在Hermes、Claude Code和OpenClaw几大Agent模型中分别位列第一、第二和第三，不少开发者将其称为今年最令人意外的一匹“黑马”。
上个月也就是昨天，我写了一篇LongCat 2.0的实测，用四个任务测了一下它的编程能力，当时我的评价是「有些地方惊艳，有些地方还差点意思」。
如果只看标题，它很容易被归到“又一个万亿参数大模型”的队伍里：1.6 万亿总参数、MoE 架构、100 万 token 上下文、面向代码和 Agent 场景。但这次真正值得看的，不只是模型有多大，而是它背后的三个问题：国产算力能不能支撑前沿级大模型训练？
当前，测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而，已有研究表明，随着推理长度的持续增长，以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此，从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
就在今天，美团龙猫大模型团队突然开源了商用级数字人视频生成模型 LongCat-Video-Avatar 1.5。在权威评测中，它的用户偏好胜率全面超越 Kling Avatar 2.0、OmniHuman-1.5 和 HeyGen 这三个头部玩家，并且直接以 MIT 协议开放，连商用限制都懒得设。
Agent 到底需要什么样的 infrastructure，今年业界一直有很多探讨，PingCAP 联合创始人黄东旭此前也发过多篇讨论文章，不过当时都是一些猜想。随着 agent 今年的爆发，大规模落地的案例出现了。
2026年5月4日，testingcatalog在Anthropic的Web/Mobile客户端里挖出隐藏功能Orbit。5月6日，Code with Claude大会在旧金山开幕。Orbit不等你开口就从Gmail、Slack、GitHub里替你干活了。
一边是 DeepSeek。2026 年 4 月 24 日，正式发布新一代模型DeepSeek-V4 系列预览版，并同步开源。另一边，美团闷声干了件大事——用全国产算力集群，训练出了万亿参数大模型 LongCat-2.0 系列预览版（ LongCat-2.0-Preview ）。