Meituan представила новую большую языковую модель LongCat-2.0 с 1,6 трлн параметров и открыла ее публичный репозиторий. При этом во время обработки каждого токена модель активирует около 48 млрд параметров. Компания утверждает, что обучение и развертывание системы полностью прошли на кластерах с китайскими ИИ-ускорителями, однако веса LongCat-2.0 разработчики пока только пообещали опубликовать.
Meituan, известная прежде всего сервисами доставки, бронирования и других повседневных услуг, усиливает присутствие на одном из самых конкурентных рынков искусственного интеллекта. В Китае ей предстоит соперничать как со специализированными разработчиками вроде DeepSeek, так и с крупными платформами, включая ByteDance с семейством моделей Doubao.
Первую открытую модель семейства — LongCat-Flash — Meituan представила в сентябре 2025 года. Менее чем через год компания увеличила масштаб системы почти втрое и сосредоточилась на развитии собственной линейки ИИ-решений, которую рассчитывает продвигать среди сторонних разработчиков.
Meituan пока не объяснила, как именно LongCat-2.0 будет встроена в ее основные сервисы. Однако предыдущие версии модели уже работали внутри приложений компании: ИИ-помощник предлагал пользователям рестораны, отели и другие услуги, помогал оформлять заказы и планировать поездки. Во время майских праздников сервисом воспользовались более 100 млн раз, утверждает Meituan.
Читайте также
Китайская 360 и японская Sakana AI выпустили альтернативы моделям Anthropic
Такой сценарий вписывается в развитие «агентной коммерции», при которой ИИ не ограничивается рекомендацией, а самостоятельно проходит несколько этапов задачи — например, ищет подходящий вариант, сравнивает предложения и помогает оформить заказ или бронирование. Похожие сервисы развивают и другие китайские платформы, в том числе Alibaba.
По данным Meituan, LongCat-2.0 рассчитана на продолжительные многоэтапные задачи: модель может создавать веб-сайты с играми, работать с большими текстами, писать код и использовать внешние инструменты. Отдельное внимание разработчики уделили агентному программированию, при котором ИИ самостоятельно планирует последовательность действий, вносит изменения в проект и проверяет результат.
LongCat-2.0 получила контекстное окно объемом до 1 млн токенов и может выдавать ответы длиной до 128 тыс. токенов. Такой запас позволяет модели обрабатывать крупные документы, большие программные проекты и длинные цепочки действий без постоянного дробления задачи на отдельные запросы.
Китайские чипы вместо американских технологий
LongCat-2.0 стала для Meituan демонстрацией того, что крупную модель можно обучить и развернуть без американских ИИ-ускорителей. Разработчики сообщили, что использовали специализированные китайские кластеры, потратили миллионы часов работы ускорителей и обработали более 35 трлн обучающих токенов. Для китайской ИИ-индустрии такой запуск особенно важен из-за ограниченного доступа к наиболее производительным зарубежным чипам.
По заявлению Meituan, предварительная версия LongCat-2.0 во время закрытого тестирования вошла в тройку наиболее востребованных моделей на OpenRouter — платформе, через которую разработчики получают доступ к сотням ИИ-систем. На площадке прототип работал под временным названием Owl Alpha и обработал несколько триллионов токенов.
В собственных тестах Meituan LongCat-2.0 приблизилась к ведущим закрытым моделям или превзошла их в отдельных заданиях по программированию и работе ИИ-агентов. Компания сравнивала систему с Google Gemini, OpenAI GPT-5.5 и Anthropic Claude Opus, однако эти результаты пока не прошли независимую проверку и не означают общего превосходства LongCat-2.0 над конкурентами. GPT-5.5 действительно ориентирована в том числе на сложное программирование и агентные задачи, поэтому сравнивать модели корректно только на одинаковых тестах и условиях.
Для Meituan LongCat-2.0 стала не только демонстрацией технологической самостоятельности, но и инструментом развития основного бизнеса. Компания может использовать модель для рекомендаций, заказов, бронирований и цифровых помощников для продавцов, превращая ИИ из отдельного эксперимента в часть повседневных сервисов. Такой сценарий особенно важен в условиях замедления потребительского спроса и давления на рентабельность традиционных направлений.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.