Meituan otwiera model LongCat-2.0, sekretny hit OpenRouter trenowany bez Nvidii

Meituan, firma kojarzona głównie z dostawami jedzenia w Chinach, udostępniła na zasadach open source model LongCat-2.0 - system z 1,6 biliona parametrów, który przez dwa miesiące anonimowo zdominował rankingi popularności na platformie OpenRouter, zanim ujawniono, kto za nim stoi.

Model trafił na Hugging Face i GitHub jako architektura mixture-of-experts z natywnym oknem kontekstu miliona tokenów, zaprojektowana specjalnie pod agentowe kodowanie. W momencie premiery same wagi modelu oznaczono jako „wkrótce dostępne”, co samo w sobie wywołało dyskusję w społeczności open source o tym, czy to naprawdę pełne otwarcie modelu.

Dwa miesiące w ukryciu

Najbardziej zaskakującym elementem historii jest to, że LongCat-2.0 nie pojawił się znikąd. Przez około dwa miesiące funkcjonował na OpenRouter pod anonimowym kryptonimem Owl Alpha, generując miesięcznie ponad 10,1 biliona tokenów przy średniej dobowej sięgającej 559 miliardów i tempie wzrostu użycia rzędu 242 procent miesiąc do miesiąca. Dopiero po osiągnięciu czołowych pozycji w rankingu platformy Meituan ujawniło, że to właśnie ich model.

Taka strategia - cichej premiery pod fałszywą nazwą, testowania reakcji rynku i dopiero potem oficjalnego ujawnienia - staje się coraz popularniejsza wśród twórców dużych modeli językowych, bo pozwala ocenić realne zainteresowanie użytkowników bez presji marketingowej towarzyszącej głośnym premierom.

Chiński sprzęt bez amerykańskich układów

Kluczowy dla znaczenia tej premiery jest sposób, w jaki model powstał. LongCat-2.0 trenowano od podstaw na klastrze złożonym z ponad 50 tysięcy domowych układów ASIC, zaprojektowanych w Chinach, bez udziału choćby jednego procesora graficznego Nvidii. To czyni go, według twórców, pierwszym modelem z biliona parametrów wytrenowanym i uruchomionym od początku do końca na niezależnym od USA sprzęcie obliczeniowym.

W kontekście amerykańskich ograniczeń eksportowych na zaawansowane układy AI do Chin, to mocny sygnał, że chińskie firmy potrafią budować modele klasy frontier bez dostępu do najlepszych chipów Nvidii. Model konsumował podczas pełnego cyklu treningu i walidacji ponad 35 bilionów tokenów danych.

Wyniki i ceny konkurencyjne wobec Zachodu

Na testach benchmarkowych LongCat-2.0 osiąga wyniki porównywalne z czołowymi modelami zachodnimi: 59,5 punktu na SWE-bench Pro (minimalnie przed GPT-5.5 z wynikiem 58,6), 70,8 punktu na Terminal-Bench 2.1 mierzącym zadania agentowe w terminalu oraz 79,9 punktu na BrowseComp, teście przeszukiwania sieci. Ceny startowe promocyjne to 0,30 dolara za milion tokenów wejściowych i 1,20 dolara za milion tokenów wyjściowych, znacznie poniżej stawek Anthropic czy OpenAI.

Dla polskich firm i deweloperów oznacza to kolejną tanią alternatywę dla modeli zachodnich dostawców, dołączającą do już dostępnych chińskich modeli otwartych jak GLM-5.2. Rosnąca liczba konkurencyjnych cenowo modeli z Chin zwiększa presję na obniżki cen u wiodących dostawców i poszerza wybór dla firm budujących własne narzędzia agentowe.

Premiera LongCat-2.0 wpisuje się w szerszy trend ostatnich miesięcy, w którym chińscy giganci technologiczni - nie tylko wyspecjalizowane laboratoria AI, ale też firmy z zupełnie innych branż jak dostawy jedzenia - inwestują miliardy w budowę własnej infrastruktury obliczeniowej i modeli językowych, traktując to jako element strategicznej niezależności technologicznej kraju.

Źródła: VentureBeat (venturebeat.com), Geopolitechs (geopolitechs.org), Digital Today (digitaltoday.co.kr)