„LongCat-2.0“: kinų 1,6 trln parametrų atviras modelis, treniruotas be Nvidia

Birželio 30 d. Kinijos technologijų milžinė „Meituan“ — bendrovė, geriausiai žinoma kaip maisto pristatymo ir vietinių paslaugų platforma — atvėrė dirbtinio intelekto modelį „LongCat-2.0“. Tai 1,6 trilijono parametrų kalbos modelis, orientuotas į agentinį programavimą, išleistas pagal itin liberalią MIT licenciją. Bet svarbiausia naujienoje ne dydis, o tai, ant ko modelis buvo sukurtas: ir treniravimas, ir inferencas atlikti vien ant vietinių kinų lustų — be nė vieno Nvidia grafikos procesoriaus.

Kas yra „LongCat-2.0“

„LongCat-2.0“ yra Mixture-of-Experts (MoE) architektūros modelis: bendras parametrų skaičius siekia 1,6 trln, tačiau kiekvienam žetonui (token) aktyvuojama vidutiniškai tik apie 48 mlrd parametrų (dinamiškai nuo 33 iki 56 mlrd). Toks retas aktyvavimas leidžia turėti milžinišką modelį, bet išlaikyti prieinamesnes skaičiavimo sąnaudas inferenso metu — panašų principą naudoja „Mistral“ Mixtral ir „DeepSeek“ modeliai.

Modelis turi natyvų 1 mln žetonų konteksto langą — maždaug aštuonis kartus daugiau nei įprastas 128 tūkst. žetonų standartas. Praktikoje tai reiškia, kad į vieną užklausą telpa ištisi kodo repozitoriumai ar ilgi dokumentai. Treniravimo metu suvartota daugiau nei 35 trln žetonų duomenų, įskaitant šimtus milijardų žetonų su maždaug milijono žetonų ilgio kontekstais.

Treniruota be Nvidia — kodėl tai istorinė riba

Iki šiol Kinijos frontier klasės modeliai (pavyzdžiui, „DeepSeek“) vietinius lustus naudodavo daugiausia inferensui, o pačiam sunkiausiam etapui — pirminiam treniravimui — vis tiek reikėdavo Nvidia įrangos. „LongCat-2.0“ atveju visas procesas nuo nulio vyko vietiniame Kinijos skaičiavimo klasteryje, pasak pranešimų — apytiksliai 50 000 kortų dydžio. Tai pirmas tokio masto modelis, kurio ir pre-training, ir inferencas apsiėjo be JAV aparatūros.

Verta pažymėti, kad pati „Meituan“ oficialiai kalba tik apie „vietinius lustus“ ir neįvardija konkretaus tiekėjo. Dalis pranešimų spėja, jog tai galėjo būti „Huawei Ascend“ serijos AI lustai, tačiau bendrovė to viešai nepatvirtino. Nepaisant šio neapibrėžtumo, esmė aiški: kertinė technologinė priklausomybė nuo Nvidia, kuri ilgą laiką buvo laikoma Kinijos AI sektoriaus silpnąja vieta dėl JAV eksporto ribojimų, šiuo atveju buvo apeita.

Slaptas lyderis „OpenRouter“ platformoje

Įdomiausia detalė — modelis pasirodė ne iš niekur. Maždaug du mėnesius iki viešo pristatymo „LongCat-2.0“ jau tyliai pirmavo pasauliniame kūrėjų naudojimo reitinge platformoje „OpenRouter“, veikdamas po slapyvardžiu „Owl Alpha“. Kūrėjai realiose užduotyse jį rinkosi dažniau nei kai kuriuos garsius uždarus modelius — dar net nežinodami, kas iš tiesų slypi už kodinio pavadinimo.

Kaip jis veikia kodo užduotyse

„LongCat-2.0“ pozicionuojamas kaip AI agentų ir programavimo įrankių „smegenys“: jis pritaikytas daugiapakopiam programinės įrangos inžinieriaus darbui — kodo supratimui, repozitoriumo lygio redagavimams, automatiniam užduočių vykdymui, įrankių naudojimui ir savikorekcijai.

• SWE-bench Pro: 59,5 — pagal šį realaus programavimo testą modelis nežymiai lenkia „OpenAI“ GPT-5.5 (58,6) ir „Google“ „Gemini 3.1 Pro“ (54,2).
• Platesnėse agentinėse užduotyse jis vis dar atsilieka nuo „Anthropic“ „Claude Opus“ (4.7/4.8) kartos, tačiau laiko atstumą minimaliu.
• Milijono žetonų kontekstas leidžia dirbti su dideliais kodo baze projektais neprarandant konteksto.

Kitaip tariant, tai nėra frontier lyderis absoliučia prasme, bet jis „beveik frontier“ — pakankamai arti geriausiųjų, kad kasdieniame kodavime skirtumas dažnai būtų nejuntamas.

Ką tai reiškia Lietuvos kūrėjams ir verslui

Šioje istorijoje yra du praktiški signalai. Pirmas — kaštai. Frontier klasei artimas modelis dabar prieinamas su atviromis svorio reikšmėmis ir MIT licencija, tad įmonės gali jį leisti savo infrastruktūroje be licencijos mokesčių ir be duomenų siuntimo tretiesiems asmenims. Mažai komandai ar startuoliui tai reiškia, kad rimtas agentinis programavimo variklis nebėra tik didelių biudžetų prabanga.

Antras — technologinė nepriklausomybė. Tai, kad tokio dydžio modelį pavyko ir ištreniruoti, ir paleisti be Nvidia, rodo, jog AI aparatūros rinka tampa įvairesnė. Ilgainiui daugiau lustų alternatyvų reiškia mažesnę priklausomybę nuo vieno tiekėjo ir potencialiai stabilesnes kainas visai grandinei — nuo debesų paslaugų iki galutinio kūrėjo.

Žinoma, atviras svoris nereiškia „nemokamo“ paleidimo: 1,6 trln parametrų modeliui reikia rimtų skaičiavimo pajėgumų, tad daugumai komandų realiausias kelias — naudoti jį per API tiekėjus, o ne talpinti pačioms. Vis dėlto pati kryptis aiški: atviro kodo modeliai iš Kinijos toliau mažina atotrūkį nuo uždarų JAV lyderių.

DUK

Kas sukūrė „LongCat-2.0“?

Modelį sukūrė ir atvėrė Kinijos bendrovė „Meituan“ — didžiausia šalies vietinių paslaugų ir maisto pristatymo platforma, pastaraisiais metais aktyviai investuojanti į dirbtinį intelektą ir autonomines technologijas.

Ar „LongCat-2.0“ tikrai buvo treniruotas be Nvidia?

Pagal pranešimus, tiek treniravimas, tiek inferencas atlikti vien ant vietinių kinų lustų maždaug 50 000 kortų klasteryje, be Nvidia GPU. „Meituan“ oficialiai įvardija tik „vietinius lustus“ ir konkretaus tiekėjo viešai nenurodo.

Kuo jis lenkia kitus modelius?

„SWE-bench Pro“ realaus programavimo teste „LongCat-2.0“ surinko 59,5 balo ir nežymiai aplenkė GPT-5.5 (58,6) bei „Gemini 3.1 Pro“ (54,2). Platesnėse agentinėse užduotyse jis vis dar atsilieka nuo „Claude Opus“.

Ar galiu jį naudoti savo projektuose?

Taip — modelis išleistas pagal MIT licenciją, tad jį galima laisvai naudoti tiek asmeniniams, tiek komerciniams tikslams. Praktiškai patogiausia jį pasiekti per API tiekėjus, nes lokaliam paleidimui reikia didelių skaičiavimo pajėgumų.