LongCat-2.0 от Meituan: прорыв китайского ИИ без Nvidia

Крупный игрок на китайском рынке сервисов доставки и не только, компания Meituan, анонсировала выпуск новой большой языковой модели (БЯМ) с открытым исходным кодом — LongCat-2.0. Эта модель поражает своими масштабами: она насчитывает 1,6 триллиона параметров и способна оперировать контекстным окном в 1 миллион токенов. Такие впечатляющие цифры ставят LongCat-2.0 на один уровень с такими гигантами, как DeepSeek V4-pro, представленным ранее в апреле этого года.

Главное достижение: Meituan особо подчеркивает, что LongCat-2.0 прошла полный цикл обучения на вычислительном кластере, состоящем из более чем 50 000 отечественных ИИ-ускорителей. Это делает ее первой триллионной моделью, достигшей такого уровня масштаба на полностью китайском оборудовании, без использования чипов от Nvidia или других западных компаний.

Независимость от Nvidia: что это значит для индустрии

Выпуск LongCat-2.0 на полностью китайском оборудовании — это не просто новость, это знаковое событие, которое может кардинально изменить расстановку сил на мировом рынке искусственного интеллекта и полупроводников. На протяжении многих лет компания NVIDIA являлась бесспорным лидером в производстве графических процессоров, необходимых для обучения и развертывания сложных ИИ-моделей. Американские санкции, ограничивающие доступ Китая к передовым западным технологиям, поставили перед Поднебесной амбициозную задачу — развивать собственную технологическую базу.

Успех Мэйтуань с LongCat-2.0, полностью обученной на отечественных ускорителях, является ярким свидетельством прогресса Китая в этой области. Если ранее китайские чипы активно использовались для инференса (применение уже обученных моделей), то предварительное обучение, требующее значительно больших вычислительных мощностей, оставалось уделом западных технологий. Meituan удалось преодолеть этот барьер, используя собственные аппаратные решения, такие как суперподы Atlas-950 AI ASIC и библиотеку Huawei Collective Communication Library для стабильной связи между процессорами. Это показывает, что китайские инженеры научились не только производить, но и эффективно использовать свое оборудование для самых требовательных задач. Для обычных пользователей это означает, что в перспективе могут появиться новые, полностью отечественные ИИ-сервисы и продукты, не зависящие от внешних поставщиков технологий. Кроме того, успех Мэйтуань может стимулировать других китайских разработчиков активнее инвестировать в собственное оборудование, создавая конкурентную среду и способствуя инновациям в стране.

Важно отметить, что даже крупные игроки, вроде DeepSeek, при создании своих флагманских решений, таких как V4-pro, использовали китайские чипы в основном для инференса, тогда как процесс предварительного обучения всё ещё требовал западных технологий. Meituan сумела полностью обойтись без иностранных ИИ-акселераторов, что является огромным шагом к технологическому суверенитету Китая. Конечно, инженеры Мэйтуань столкнулись с определенными трудностями, например, с ограниченной памятью китайских ускорителей по сравнению с H800 от Нвидиа, но они смогли компенсировать это за счет оптимизации и масштабирования. Это подчеркивает не только наличие компетенций в аппаратной разработке, но и способность к созданию эффективных программных решений для обхода аппаратных ограничений.

Оценка производительности и перспективы

Meituan заявляет, что LongCat-2.0 демонстрирует высокую производительность в задачах по кодированию и агентским функциям, превосходя даже Google Gemini 3.1 Pro по некоторым бенчмаркам, включая Terminal-Bench 2.1 и SWE-Bench Pro. При этом компания честно признает, что ее модель все еще уступает лидерам рынка — OpenAI GPT-5.5 и Anthropic Claude 4.8 Opus в более широких оценках способностей. Аналитики, такие как Т. П. Хуанг, уже отмечают, что это достижение снимает опасения по поводу неспособности Atlas-950 SuperPoDs тренировать большие БЯМ для Zhipu AI и DeepSeek. Тем не менее, LongCat-2.0 пока не проходила независимых оценок на таких платформах, как Artificial Analysis или Arena, поэтому внешнее подтверждение ее характеристик еще предстоит получить. Этот релиз четко сигнализирует о серьезных намерениях китайских разработчиков снизить зависимость от Нвидиа, расширяя использование отечественного оборудования не только для инференса, но и для масштабного обучения.