美团 LongCat-2.0：1.6万亿参数模型完全基于国产芯片训练，MIT 开源

{ "title": "美团LongCat-2.0：1.6兆パラメータのオープンソースコーディングモデル、国産チップで学習、MITライセンス", "content": "2026年6月30日、美团はLongCat-2.0を正式にオープンソース公開した。これはパラメータ数が1.6兆のMoE（混合エキスパート）コーディングモデルだ。これは単なる大規模モデルのリリースではなく、現在知られている最大規模の完全に中国国産チップで学習されたフロンティアAIモデルであり、Nvidia GPUは一切使用されていない。\n\n日本のAI業界にとって、LongCat-2.0は明確なシグナルを送っている。チップ輸出規制の下でも、中国は世界のフロンティアと競争できるAIモデルを学習する能力を持っているということだ。\n\n## モデル仕様\n\n| 項目 | 仕様 |\n|------|------|\n| 開発元 | 美团（Meituan） |\n| アーキテクチャ | 疎MoE（混合エキスパート） |\n| 総パラメータ数 | 1.6兆（1.6T） |\n| 活性パラメータ数 | 約480億（48B、動的範囲33B-56B） |\n| コンテキストウィンドウ | 1Mトークン |\n| 学習データ | 35兆トークン |\n| ライセンス | MIT（完全オープンソース） |\n| 学習ハードウェア | 5万枚の国産AIチップ（Nvidia GPUなし） |\n| 通信ライブラリ | 華為HCCL（集合通信ライブラリ） |\n| 特殊技術 | LongCat Sparse Attention、135B N-gram Embeddingモジュール |\n\n## ベンチマークテスト結果\n\n| ベンチマークテスト | LongCat-2.0 | GPT-5.5 | Claude Opus 4.8 |\n|------------------|-------------|---------|-----------------|\n| SWE-bench Pro | 59.5 | 58.6 | 69.2 |\n| Terminal-Bench 2.1 | 70.8 | 78.2 | 82.7 |\n\nLongCat-2.0はSWE-bench Proで59.5のスコアを獲得し、GPT-5.5の58.6を上回った。これはマイルストン的な成果であり、完全に国産チップで学習されたオープンソースモデルが、コーディングベンチマークでOpenAIのフラッグシップモデルに勝利したことを意味する。\n\nただし、より広範なエージェントベンチマーク（FORTE、BrowseComp）では、LongCat-2.0はClaude Opus 4.8にまだ及ばない。これは、複雑な推論や多段階タスクではクローズドソースのフラッグシップモデルが依然として優位にあることを示している。\n\n## API価格\n\nLongCat-2.0はOpenRouterで利用可能になっている（以前は匿名コード「Owl Alpha」で上线）：\n\n| 価格モデル | 入力価格（/1Mトークン） | 出力価格（/1Mトークン） |\n|------------|----------------------|----------------------|\n| 標準価格 | $0.75 | $2.95 |\n| プロモーション価格 | $0.30 | $1.20 |\n| キャッシュヒット | 無料 | — |\n\n競合モデルとの比較：\n\n| モデル | 入力価格 | 出力価格 |\n|--------|---------|---------|\n| LongCat-2.0 | $0.75 | $2.95 |\n| Kimi K2.7 Code | $0.95 | $4.00 |\n| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 |\n| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 |\n\nLongCat-2.0の価格はGPT-5.5の7分の1であり、同じオープンソースのKimi K2.7 Codeと比較しても約20%安い。\n\n## なぜこれが重要か？\n\n### 1. チップ制裁下の自主イノベーション\n\nLongCat-2.0は完全に5万枚の国産AIチップで学習され、華為のHCCL通信ライブラリを使用しており、Nvidia GPUは一切関与していない。これは以下を証明している：\n- 中国はチップ制裁下でもフロンティア規模のAIモデルを学習する能力がある\n- 国産AIチップのクラスタ学習能力は実用レベルに達している\n- ソフトウェアエコシステム（HCCL）はCUDAを徐々に置き換えつつある\n\n### 2. MITライセンスによる完全オープンソース\n\n多くの「条件付きオープンソース」モデルとは異なり、LongCat-2.0は**MITライセン