Meituan pousse LongCat-2.0 en open source total sous licence MIT

Après une première mise en ligne fin juin, Meituan ouvre entièrement les vannes de LongCat-2.0 : poids du modèle et code d'inférence sont désormais publics, sous licence MIT sans restriction. Le modèle est un Mixture-of-Experts (MoE) de 1 600 milliards de paramètres au total, dont environ 48 milliards activés par token, avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens.

L'entraînement et le déploiement reposent intégralement sur des superpods d'ASIC dédiés à l'IA plutôt que sur l'écosystème Nvidia, un choix que l'entreprise présente comme la démonstration d'un entraînement à l'échelle frontière sur matériel alternatif. Côté architecture, LongCat-2.0 introduit LongCat Sparse Attention, une évolution de l'attention parcimonieuse pensée pour accélérer le traitement des contextes longs, et un module N-gram Embedding qui élargit l'espace de représentation pour mieux exploiter chaque paramètre.

Le modèle est pensé pour les usages agentiques et s'intègre directement à des harnais comme Claude Code, OpenClaw et Hermes, avec des scores que Meituan revendique au niveau des modèles propriétaires de référence sur le code, la recherche et l'exécution de tâches. Le déploiement est validé sur GPU comme sur NPU. Poids et code sont accessibles sur HuggingFace, GitHub et ModelScope, avec une interface de test sur longcat.ai.