ჩინეთის ტექნოლოგიური გიგანტმა Meituan-მა 2026 წლის 30 ივნისს LongCat-2.0 წარადგინა და ამავდროულად გამოაცხადა, რომ ეს მოდელი ორი თვის განმავლობაში OpenRouter-ის AI პლატფორმაზე „Owl Alpha" სახელით ანონიმურად ფუნქციონირებდა — წარმოშობის გამჟღავნების გარეშე.
ამ პერიოდში Owl Alpha OpenRouter-ის Hermes Agent სამუშაო სივრცეში პირველ ადგილს იკავებდა, Claude Code-ში — მეორეს, ხოლო OpenClaw გაშვებებში — მესამეს. ყველა კატეგორიაში შეფასება ყოველთვიური გამოძახებების რაოდენობით ხდებოდა, კომპანიის გამოცხადების თანახმად. ეს ფაქტი მეტყველებს იმაზე, რომ მსოფლიოს მასშტაბით დეველოპერები უკვე ჩინურ ღია მოდელს ეყრდნობოდნენ — ამის ცოდნის გარეშე.
არქიტექტურა და მასშტაბი
LongCat-2.0 Mixture-of-Experts-ის არქიტექტურის მქონე მოდელია — სულ 1.6 ტრილიონი პარამეტრით, საიდანაც ყოველ ინფერენციაზე დაახლოებით 48 მილიარდი აქტიურდება. მოდელს ახასიათებს ერთ მილიონ ტოკენიანი კონტექსტის ფანჯარა — ეს დაახლოებით 750 000 სიტყვის ერთდროული დამახსოვრების ტოლფასია — და 35 ტრილიონ ტოკენზე მეტ მასალაზე გაიწვრთნა.
მოდელი 50 000-ზე მეტი შიდა ჩინური ჩიპისგან შემდგარ კლასტერზე შეიქმნა Nvidia-ს ტექნიკის გამოყენების გარეშე. ის MIT ლიცენზიით არის ხელმისაწვდომი, რაც კომერციულ გამოყენებასა და მოდიფიკაციას უფასოდ იძლევა.
შედეგები
SWE-bench Pro ბენჩმარქზე — GitHub-ის ამოცანების ავტომატური გადაჭრის სტანდარტულ ტესტზე — LongCat-2.0-მ 59.5 ქულა მიიღო: ეს GPT-5.5-ს (58.6) და Gemini 3.1 Pro-ს (54.2) სჯობია, თუმცა Claude-ის წამყვანი მოდელები ჯერ კიდევ წინ დგანან. Terminal-Bench 2.1-ზე — 70.8 ქულა, ხოლო FORTE ბენჩმარქზე (ოფისური ამოცანების ავტომატიზაცია) — 73.2, რაც Claude Opus 4.6-ის ტოლია, მაგრამ GPT-5.5-ის 77.8-ს ჩამორჩება.
ფასები
API-ის სტანდარტული ფასია $0.75 ერთ მილიონ შეყვანის ტოკენზე და $2.95 — გამოყვანის ტოკენზე. GPT-5.5-ის $5/$30-სთან შედარებით ეს დაახლოებით ექვსჯერ იაფია. მოდელის სრული წონები Hugging Face-ზე განთავსდება იმავე MIT ლიცენზიით.