Meituan का LongCat 2.0 बिना Nvidia चिप्स के GPT-5.5 को कोडिंग में पीछे छोड़ा

LongCat 2.0 में 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, यह एक मिलियन टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रोसेस करता है, और इसने असली सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के प्रमुख बेंचमार्क पर OpenAI के GPT-5.5 को पीछे छोड़ दिया। इसे Meituan ने बनाया — एक ऐसी कंपनी जिसे चीन के बाहर ज़्यादातर लोग फूड डिलीवरी ऐप के रूप में जानते हैं।

मॉडल ने SWE-bench Pro पर 59.5 अंक पाए जबकि GPT-5.5 को 58.6। अंतर भले छोटा लगे, लेकिन यह कैसे बना — यही बात इस उपलब्धि को खास बनाती है। Meituan ने LongCat 2.0 को 50,000 से ज़्यादा घरेलू चीनी AI एक्सेलरेटर चिप्स पर ट्रेन किया — बिना किसी Nvidia हार्डवेयर के, जिसे चीन 2022 से बड़ी मात्रा में आयात नहीं कर सकता। चिप निर्माता की आधिकारिक पुष्टि नहीं हुई, लेकिन तकनीकी समुदाय Huawei Ascend 910B की तरफ इशारा करता है। अगर यह सही है, तो यह पहली बार होगा कि Huawei चिप्स पर ट्रेन किया मॉडल पारदर्शी सार्वजनिक बेंचमार्क में अग्रणी प्रदर्शन तक पहुंचे।

LongCat 2.0 Mixture-of-Experts आर्किटेक्चर का उपयोग करता है: प्रत्येक क्वेरी के लिए केवल 33 से 56 अरब पैरामीटर सक्रिय होते हैं, जिससे इनफेरेंस तेज़ रहती है। एक मिलियन टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो पूरे कोडबेस को एक सेशन में पढ़ने देता है। SWE-bench Multilingual पर 77.3 और Terminal-Bench पर 70.8 अंक मिले।

आधिकारिक घोषणा से पहले, मॉडल लगभग दो महीने तक OpenRouter पर “Owl Alpha” नाम से चुपचाप चलता रहा। जिन डेवलपर्स ने इसे इस्तेमाल किया, उन्होंने इसकी असाधारण कोडिंग क्षमता नोट की लेकिन इसका स्रोत नहीं जानते थे। Meituan ने लॉन्च के बाद पुष्टि की कि Owl Alpha ही LongCat 2.0 था।

MIT लाइसेंस पूरी कहानी नहीं बताता। यह सबसे खुले और व्यावसायिक रूप से अनुकूल लाइसेंसों में से एक है, फिर भी मॉडल वेट अभी तक जारी नहीं किए गए — GitHub और Hugging Face दोनों “जल्द आएगा” लिखते हैं। अभी LongCat 2.0 केवल होस्टेड API के ज़रिए उपलब्ध है; डाउनलोड, फाइन-ट्यूनिंग या लोकल रनिंग अभी संभव नहीं।

Meituan रोज़ाना 5 करोड़ से ज़्यादा फूड ऑर्डर प्रोसेस करती है और बाहरी विकास से पहले Zhichi नाम का एक आंतरिक भाषा मॉडल चुपचाप बना चुकी थी। LongCat 2.0 उसका पहला सार्वजनिक मॉडल है।

जब वेट जारी होंगे, LongCat 2.0 Meta के Llama 4.1 और DeepSeek-V4 Pro से सीधे मुकाबले में आएगा। किन घरेलू चिप्स ने ये नतीजे संभव बनाए — यह सवाल AI जगत से कहीं आगे तक असर डालेगा।

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