快科技6月30日讯今日，业界由国美团正式推出新一代万亿参数大模型 LongCat-2.0，美团并宣布将其核心能力对外开源。发布

作为业界首个实现全流程国产算力训练与推理的参数产算万亿参数大模型，LongCat-2.0总参数规模高达 1.6万亿。规模该模型从零开始进行预训练，全程原生支持 1M（百万字）超长上下文窗口，力训练标志着国产算力在超大规模模型训练领域取得重大突破。业界由国

全球影响力：调用量跻身前列

LongCat-2.0在发布前已通过测试版本验证其市场影响力。美团数据显示，发布该模型在开源平台 OpenRouter上的参数产算总调用量已稳居全球前三。

具体细分领域表现尤为亮眼：
* Hermes场景下，规模月调用量位列全球第一；
* Claude Code场景下，全程月调用量位列全球第二，力训练仅次于 Claude Opus 4.8。业界由国

技术开源：回馈开发者社区

美团官方宣布，近期将全面开源 LongCat-2.0 的核心技术资产，包括 Infra框架、推理引擎以及 模型参数等关键组件，旨在赋能全球开发者社区，推动大模型技术的普及与创新。

数据规模与训练挑战

LongCat-2.0 的预训练数据规模超过 30T tokens，内容涵盖中文、英文、多语言文本及高质量代码数据，构建了多元化的知识基座。

在万卡级集群的训练过程中，团队面临硬件故障、通信异常、显存瓶颈及数值波动等多重挑战。为此，LongCat团队从稳定性、正确性和效率三个维度攻克了国产算力训练难题：

1. 稳定性提升：通过引入 HCCL 异常处理机制、弹性扩缩卡策略及自动故障恢复技术，将月均日故障率降低 70%以上。
2. 正确性保障：自研确定性算子，结合 Bitwise 一致性验证与参数检测机制，确保训练结果可靠；同时基于实践优化关键模块计算精度及 Reduce 逻辑。
3. 效率优化：通过精细化流水线调度、显存优化及算子级控核技术，使训练 MFU（模型浮点运算利用率）提升 1.5倍。

最终，LongCat-2.0 实现了稳态日吞吐超过 1T tokens/day的高性能表现，成功完成万亿参数 MoE（混合专家）模型在国产算力平台上的稳定训练。