// 01 LongCat-2.0 是什么
快速结论
LongCat-2.0（美团 LongCat 第二代）是美团推出的混合专家（MoE）大语言模型，总参数约 1.6 万亿、每个 token 激活约 480 亿。截至 2026-07，它在 longcat.chat 提供对话访问，采用 MIT 协议，模型权重"即将开放"，主打编程与智能体（agentic）任务。
适合谁优先使用
- 关注国产开源大模型进展的开发者与研究者
- 需要超长上下文（百万 token 级）处理的场景
- 重视编程 / Agent 能力的应用团队
- 想用 MIT 宽松协议自部署的企业（待权重开放）
核心能力拆解
MoE 架构
总参数约 1.6 万亿，每 token 仅激活约 480 亿，兼顾规模与推理成本。
超长上下文
原生 1M 上下文，并用数千亿 token 的长上下文数据训练。
LongCat 稀疏注意力
自研稀疏注意力机制，支撑长上下文与长任务（long-horizon）。
训练规模
在 AI ASIC 超节点上训练，预训练超 35 万亿 token，过程无重大 loss 尖峰 / 回滚。
能力侧重
编程与 agentic（智能体）任务表现突出。
和同类工具怎么选
| 需求 | 优先考虑 | 判断标准 |
|---|---|---|
| 国产 + 超长上下文 + 编程 / Agent | LongCat-2.0 | 1M 上下文 + 编程 agentic 强 |
| 已用 DeepSeek / 通义 / Kimi | 对应模型 | 生态 / API 成熟度更高 |
| 要立刻拿权重自部署 | 已开源权重的模型 | LongCat-2.0 权重"即将开放"，暂未放出 |
国内平替：同为国产的 DeepSeek-V3 / R1、通义千问、Kimi、智谱 GLM 都是可对比选项。
限制与避坑
- 截至 2026-07 权重尚未开放（coming soon），暂只能用 longcat.chat 对话
- 仓库 README 未给出 MMLU / 数学 / 编程等具体跑分（待核实）
- 1.6T MoE 自部署门槛极高，普通用户更可能走在线对话 / API
- 实际效果以官方榜单与第三方评测为准
NavXD 使用建议
想体验国产万亿级 MoE、尤其看重长上下文与编程 / Agent 的，直接在 longcat.chat 上手最快；要自部署的等权重正式开放再评估。美团出品，longcat.chat 国内可直连，简体中文。
常见问题
LongCat-2.0 免费吗？ 截至 2026-07，longcat.chat 提供对话访问，权重 MIT 协议即将开放，具体收费以官方为准。
LongCat-2.0 国内能用吗？ 能，美团出品，longcat.chat 国内直连。
LongCat-2.0 和 DeepSeek 哪个好？ 二者都是国产强模型；LongCat-2.0 主打超长上下文（1M）与编程 / Agent，DeepSeek 生态更成熟，按需求选。
LongCat-2.0 多少参数？ MoE 总参数约 1.6 万亿，每 token 激活约 480 亿。
// 02 核心 功能
- 核心定位美团 MoE 大模型，总参 1.6 万亿 / 激活 480 亿，原生 1M 长上下文，主打编程与 Agent，MIT 协议。
- 分类索引当前归档在 AI 大模型 / 对话，方便和同频工具横向比较。
- 能力标签关联标签包括 大模型、长上下文、MoE、美团、国产大模型。
- 使用入口已记录可访问入口，可通过本页主按钮跳转。
// 03 使用 场景
- 快速判断是否适合当前任务结合 AI 大模型 / 对话 定位和 大模型、长上下文、MoE 标签，先判断它是否匹配你的工作流。
- 横向比较同类工具从相同分类和标签继续探索替代工具，减少只看单个产品带来的选择偏差。
- 沉淀工具选型资料把官网入口、平台、版本和 NavXD 标签合并成一页，适合做选型记录或团队分享。
