Що сталося
30 червня 2026 року китайська компанія Meituan (відома передусім сервісами доставки) відкрила вихідний код великої мовної моделі LongCat-2.0 — на GitHub, Hugging Face і власній платформі. Головна особливість: 1,6 трлн параметрів і навчання цілком на китайських чипах, без обладнання NVIDIA. Модель роздають за ліцензією MIT — тобто безкоштовно і з правом комерційного використання.
Деталі
- Архітектура — Mixture-of-Experts (MoE, «суміш експертів»): із 1,6 трлн параметрів на кожен токен активується лише частина, близько 33–56 млрд. Це робить модель помітно дешевшою в роботі, ніж «щільна» модель того ж розміру.
- Контекстне вікно — 1 млн токенів «з коробки» (обсяг тексту, який модель утримує в одному запиті).
- Навчання та інференс пройшли на кластері з 50 000 вітчизняних чипів — це перша модель такого масштабу, повністю навчена на китайському «залізі».
- LongCat-2.0 заточена під агентні завдання: багатокрокова інженерія, робота з інструментами, автоматичні правки в репозиторіях коду.
- Два місяці модель працювала на OpenRouter (агрегатор доступу до різних LLM) інкогніто під назвою Owl Alpha і ввійшла у світову трійку лідерів: ~10,1 трлн токенів на місяць, у середньому 559 млрд на день — зростання на 242% за місяць (дані OpenRouter на кінець червня 2026).
Що це означає
Для розробників це ще один сильний і водночас безкоштовний інструмент для кодингу: відкриті ваги під MIT означають, що модель можна розгорнути в себе або використовувати через дешевий сторонній API, не прив’язуючись до одного вендора. Для індустрії важливіше інше: модель near-frontier-рівня (майже як у лідерів ринку), навчена без чипів NVIDIA, показує, що Китай здатен будувати передовий ШІ на власному «залізі» — а це знижує ефект експортних обмежень США. Відчутно це вже зараз: ваги доступні для завантаження, а не «з’являться пізніше».
Контекст
LongCat — не поодинокий випадок: раніше у відкритий доступ так само виходили сильні китайські моделі, наприклад GLM-5.2 від Zhipu AI.
