LongCat-2.0
1.6T MoE trained entirely on AI ASICs
评分 78 ▲ 141 ◆ 28 免费 PH 精选
概述
LongCat-2.0 是一个开源的 1.6T 参数 MoE 大语言模型，专为编程和智能体工作流优化，支持百万级超长上下文，运行于 AI ASIC 专用硬件之上。
创新点
在 AI ASIC 超级计算集群上训练的超大规模 MoE 模型，引入 LongCat Sparse Attention 实现 1M token 超长上下文，MIT 开源协议降低商用门槛，并原生集成 Claude Code、OpenClaw、Hermes 等主流工具链
目标用户
AI 研究者、LLM 应用开发者、智能体系统工程师、需要超长上下文处理能力的企业技术团队
竞争格局
直面 Mixtral、DeepSeek、Qwen 等开源 MoE 模型，同时与 GPT-4o、Claude 等闭源模型在编程和智能体任务上竞争；超长上下文是差异化优势，但 1.6T 参数的部署成本是主要障碍
标签
开源模型API基础模型AI基础设施开发者工具MoE架构AI研究者工程师智能体开发者
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