LongCat-2.0 现已完全开源—采用 MIT 许可证，无任何限制。自几天前发布以来，社区的反馈令人难以置信。
感谢大家的所有反馈、讨论和关注。
今天，我们向所有人发布模型权重和推理代码。
◆ 1.6T MoE · 约 48B 活跃参数 · 1M token 上下文窗口
◆ 智能体原生：可直接与 Claude Code、OpenClaw 和 Hermes Agent 集成
◆ 部署：支持 GPU 和 NPU 平台—已在大型国产集群上验证
技术博客：https://longcat.ai/blog/longcat-2.0/
HuggingFace：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0
GitHub：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-2.0
ModelScope：https://modelscope.ai/collections/meituan-longcat/LongCat-20
推理代码GPU：https://github.com/sgl-project/sglang/pull/30042
NPU：https://github.com/meituan-longcat/SGLang-FluentLLM/tree/npu
[引用 @Meituan_LongCat]：介绍 LongCat-2.0
1.6T 参数 · MoE 架构，约 48B 活跃参数 · 1M 上下文窗口
Owl Alpha 在 @OpenRouter 上背后的完整模型 — 现已开放。
从头为智能体编程构建：
◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — 高效扩展至 1M 上下文 token
◆ Zero-Compute Experts — 每个 token 动态激活 33B–56B 参数，零算力浪费
◆ MOPD — 三个专门的专家组（Agent / Reasoning / Interaction），按任务由门控路由
性能对比：
→ Terminal-Bench 2.1：70.8
→ SWE-bench Pro：59.5（GPT-5.5：58.6）
→ SWE-bench Multilingual：77.3
→ FORTE：73.2 · RWSearch：78.8 · BrowseComp：79.9
技术博客：https://longcat.chat/blog/longcat-2.0/
