✨︎ Resumen (TL;DR):
- Meituan liberó LongCat-2.0, un modelo de lenguaje disponible en GitHub y Hugging Face bajo licencia MIT.
- La arquitectura cuenta con 1.6 billones de parámetros y operó en un clúster de 50,000 procesadores fabricados en China.
- El sistema iguala en benchmarks a GPT-5.5 y Gemini 3.1 Pro sin depender del hardware de Nvidia.
LongCat-2.0 es un modelo de lenguaje de gran escala enfocado en automatizar programación, ingeniería de software y tareas de agentes de IA. El gigante chino del delivery Meituan liberó este martes el software al público, consolidando el primer sistema de su tamaño construido y ejecutado enteramente en un clúster de 50,000 procesadores de fabricación local.
El desarrollo utiliza hardware chino ASIC tanto para el preentrenamiento como para la inferencia. Esto marca una diferencia técnica clave frente al modelo V4-pro de DeepSeek lanzado en abril, que recurrió a componentes nacionales únicamente para la fase de ejecución.
“LongCat-2.0 ha demostrado que ahora tenemos la capacidad de entrenar modelos a gran escala en clústeres de computación nacionales”, afirmó Meituan en un comunicado oficial sin revelar el nombre del fabricante de los chips.
Rendimiento nivel GPT-5.5 e independencia de hardware
El equipo de investigación de IA de Meituan comenzó a probar infraestructura nacional en 2023. Antes de este anuncio, el modelo lideró los rankings de desarrolladores en la plataforma OpenRouter bajo el seudónimo anónimo “Owl Alpha”.
La versión actual basada en arquitectura Mixture-of-Experts supera ampliamente a su predecesor, LongCat-Flash, que operaba con 560,000 millones de parámetros. Las especificaciones técnicas de esta nueva versión incluyen:
- Ventana de contexto de un millón de tokens para procesar bases de código complejas en un solo prompt.
- Rendimiento comparable a Gemini 3.1 Pro de Google.
- Resultados en benchmarks clave que empatan o superan a GPT-5.5 de OpenAI y Claude Opus de Anthropic.
- Licencia MIT permisiva, dándole a los desarrolladores libertad comercial para modificar y redistribuir el código base.
La publicación de este modelo de 1.6 billones de parámetros confirma que las compañías tecnológicas en China están logrando entrenar inteligencia artificial de frontera y de gran escala esquivando las restricciones de exportación sobre los procesadores de Nvidia.
