美團開源1.6兆參數LongCat-2.0，採用國產晶片訓練

美團LongCat-2.0證明，無需輝達也能打造前沿AI——且它已成為OpenRouter上使用率最高的程式碼模型。

美團（Meituan Inc.）開源了LongCat-2.0，這是一個擁有1.6兆參數的AI模型，完全採用5萬顆國產中國ASIC晶片訓練，繞過輝達公司（Nvidia Corp.）受到限制的GPU，以極低的成本提供接近前沿水準的程式碼生成能力。

美團首席執行官王興在一份聲明中表示：「這縮小了推理成本的差距，並證明國產晶片可以擴展到前沿水準。」

這款混合專家（MoE）模型每Token平均激活480億個參數——視查詢複雜度而定，範圍從330億到560億——並透過新穎的LongCat稀疏注意力機制支援100萬Token的上下文窗口。在SWE-bench Pro上，LongCat-2.0獲得59.5分，略勝OpenAI的GPT-5.5（58.6分），同時在Terminal-Bench 2.1上取得70.8分，在SWE-bench Multilingual上取得77.3分。該公司發布了BF16、FP8和INT8精度版本，以及針對國產晶片優化的推理代碼。

根據MIT授權進行的開源發布，可能加速AI基礎設施支出的結構性轉變。如果中國企業集團能夠持續在自研ASIC而非輝達的通用GPU上訓練兆級參數模型，那麼數據中心GPU市場將面臨一個可行的替代生態系統——這正是華盛頓的出口管制旨在防止的局面。

貓頭鷹阿爾法（Owl Alpha）的足跡

LongCat-2.0在OpenRouter上以「Owl Alpha」的名義匿名運作了兩個月，之後美團才公開認領其架構。在此期間，該模型每月處理約10.1兆個Token——即每天5590億個——月增率高達242%，使其躍升至該平台的全球前三名。它在Hermes Agent工作區中奪得榜首，在Claude Code部署中排名第二，並在國際OpenClaw環境中排名第三。

該模型的訓練後層稱為「基於混合專家的多教師優化」（MOPD），將優化過程分為三個獨立的集群：用於工具調用和自我修正迴圈的代理專家、用於多跳邏輯與數學的推理專家，以及用於人類對齊和安全防護的互動專家。一個動態閘控路由機制在運行時融合這些行為，使模型能夠同時協調深度推理、穩定的工具執行和安全的互動。

低於市場的定價策略

美團的商業框架採用了旨在搶佔開發者心智佔有率的激進定價。標準的按量計費API費率為每百萬輸入Token 0.75美元、每百萬輸出Token 2.95美元——已低於OpenAI的GPT-5.6 Luna（1.00美元/6.00美元）和Anthropic的Claude Opus 4.8（5.00美元/25.00美元）。限時促銷活動更將這些費率分別降至0.30美元和1.20美元，在低端與小米的MiMo-V2.5 Flash持平。

其結構性優勢在於上下文緩存經濟效益。在大型代理環境中，當一個程式碼助手反覆讀取和修改同一個數百萬Token的程式碼倉庫時，只有緩存未命中（cache-miss）的輸入和最終Token生成才會消耗配額。這種架構從根本上改變了大規模自主軟體開發的成本計算方式。

國產晶片的必然性

這項訓練里程碑具有地緣政治分量。華盛頓的出口管制限制了輝達最先進的GPU進入中國，迫使美團、華為技術公司和阿里巴巴集團等企業開發國產替代方案。Bernstein在2025年估計，輝達約佔中國AI晶片市場的40%，與華為大致相當，而輝達的市佔率預計今年將下降8%。

美團表示，LongCat-2.0集群圍繞大規模ASIC超級節點構建，採用華為的集合通訊庫來管理晶片間的協調——這與輝達使用NCCL協調其GPU集群的方式如出一轍。該公司承認，記憶體限制是預訓練階段的主要瓶頸，因為國產加速器每顆裝置的記憶體容量低於輝達被禁的H800晶片。

對投資人而言，其影響具有雙面性。輝達股票的交易價格約為遠期盈餘的35倍，而在中國出現一個可信的國產替代方案，可能會壓縮市場賦予其數據中心GPU壟斷地位的溢價。另一方面，美團——這家2010年以Groupon式團購網站起家、如今服務7.7億年活躍交易用戶的公司——正將自己定位為AI基礎設施提供商，而不僅僅是一個美食外送超級應用。該公司進軍AI的動作始於2023年以2.81億美元收購初創公司光年之外，並在2025年底隨著LongCat-Flash的發布而加速。

本文僅供參考，不構成投資建議。