趋近智
LongCat 2.0
活跃参数
1.6T
上下文长度
1.05M
模态
Text
架构
Mixture of Experts (MoE)
许可证
MIT License
发布日期
5 Jul 2026
训练数据截止日期
-
API 价格 (每 1M)
输入: $0.20 · 输出: $0.80
系统要求
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
3130.90 GB VRAM
消费级
229x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
54x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
51x Apple M3 Max
128GB VRAM
1048756 个令牌
3290.37 GB VRAM
消费级
244x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
57x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
54x Apple M3 Max
128GB VRAM
架构图
评估基准
排名
#129
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
智能体指数 | 0.14 | 89 |
0.45 | 96 | |
通用文本 | 1401 | 118 |
0.19 | 179 |
排名
排名
#129
编程排名
#92
关于 LongCat 2.0
LongCat 2.0 是美团开发的大规模混合专家（MoE）模型，在 1.6T 总参数中激活了 48B 参数。该模型专为复杂的仓库级软件修改、扩展推理以及智能体工作流而设计。
技术规格
注意力
注意力结构
DeepSeek Sparse Attention
注意力头
64
注意力头维度
128
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
1,000,000
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
隐藏维度大小
8,192
层数
38
FFN 中间层大小（稠密层）
12,288
多 Token 预测头数
3
分词器
词汇量大小
163,840
混合专家
专家参数总数
48.0B
专家数量
768
活跃专家
12
FFN 中间层大小（每专家）
2,048
资源
关于 LongCat
The LongCat model family developed by Meituan.
其他 LongCat 模型
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