Meituan, čínský technologický konglomerát nejlépe známý mezinárodně pro své impérium doručování potravin, vydal a open-source LongCat-2.0, model umělé inteligence s 1,6 bilionu parametrů, určený pro agentní softwarové inženýrství. Vydání, oznámené 30. června 2026, je pozoruhodné nejen svým rozsahem, ale také tím, jak bylo trénováno: výhradně na domácích čínských čipech, bez akcelerátorů Nvidia nebo AMD.
Tento krok je vnímán jako dosud nejsilnější signál, že americké kontroly exportu pokročilého AI křemíku selhávají v zabránění čínským firmám ve výrobě modelů hraniční třídy. Spuštění ohlásilo několik prodejen, včetně South China Morning Post, Reuters a VentureBeat, přičemž Crypto Briefing popisuje LongCat-2.0 jako jeden z největších modelů kódování s otevřeným zdrojovým kódem, jaký byl kdy vytvořen. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Model mixu expertů vytvořený pro agenty
LongCat-2.0 používá architekturu Mixture-of-Experts (MoE), což znamená, že neaktivuje všech 1,6 bilionu parametrů na každý požadavek. Namísto toho dynamicky směruje každý token přes zhruba 33 až 56 miliard aktivních parametrů, takže je mnohem efektivnější než srovnatelně velký hustý model a zároveň si zachovává rozsáhlou znalostní základnu, ze které lze čerpat.
Ta efektivita záleží na ceně. Návrhy MoE se staly dominantní architekturou pro velké modely právě proto, že oddělují celkovou kapacitu od výpočtu na dotaz, což umožňuje laboratořím dodávat velmi velké modely, aniž by zákazníkům účtoval každý parametr při každém hovoru.
Model podporuje kontextové okno s 1 milionem tokenů, které je dostatečně velké na to, aby dokázalo zpracovat celou podstatnou kódovou základnu a důvod napříč ní v jediném průchodu – což je schopnost, kterou stále více vyžadují autonomní kódovací agenti, kteří musí mít na paměti celá úložiště spíše než pracovní soubor po souboru.
Benchmarky a použití v reálném světě
V benchmarcích navržených k měření skutečného softwarového inženýrství dosáhl LongCat-2.0 skóre 59,5 na SWE-bench Pro a 70,8 na Terminal-Bench, podle Crypto Briefing. Tyto vyhodnocovací sady testují, jak dobře modely zvládají chaotické, vícestupňové výzvy skutečné vývojářské práce – oprava chyb, psaní funkcí, navigace v existujícím kódu – spíše než jednoduché jednorázové programovací hádanky.
VentureBeat samostatně poznamenal, že tento model byl „vedoucím OpenRouterem“, populární multimodelovou API bránou, v hodnocení agentního kódování před jeho formálním vydáním s otevřeným zdrojovým kódem. OpenRouter shromažďuje více než 400 modelů od více než 60 poskytovatelů a údaje o jeho využití jsou široce považovány za průmyslový barometr toho, které modely se vývojáři skutečně rozhodnou spustit.
Trénováno na 50 000 domácích žetonech
Detail přitahující největší pozornost je hardware. Meituan uvedl, že trénoval a provozoval LongCat-2.0 na 50 000-kartovém domácím výpočetním clusteru postaveném výhradně z akcelerátorů vyrobených v Číně. Podle Crypto Briefing to znamená, že v žádné fázi školení nebyly použity žádné Nvidia A100 nebo H100 a žádné jednotky AMD MI300X – čistá přestávka od hardwaru, který poháněl většinu vývoje velkých modelů na celém světě.
Meituan tvrdí, že cluster s 50 000 kartami představuje první v tomto měřítku pro domácí čínský hardware. Školení bylo dokončeno navzdory americkým vývozním kontrolám, které od konce roku 2022 systematicky omezovaly přístup Číny k nejmodernějším čipům s umělou inteligencí. Důsledkem toho podle analytiků je, že pákový efekt ovládacích prvků klesá, protože čínští výrobci čipů a jejich zákazníci uzavírají mezeru ve výkonu.
Závaží dostupná na Hugging Face
V souladu s rámováním s otevřeným zdrojovým kódem Meituan zveřejnil modelové váhy a podpůrné zdroje na Hugging Face pod organizací „meituan-longcat“. To snižuje bariéru pro vývojáře a výzkumníky, kteří chtějí doladit model pro podnikové kódové báze, bezpečnostní audit nebo automatické ladění, ale nikdy by si nemohli dovolit trénovat něco srovnatelného od začátku.
Otevřená verze také vstupuje přímo do ekosystému agentního kódování, kde lze modely s otevřenými váhami hostovat, auditovat a upravovat bez nákladů na token a starostí o zpracování dat, které přicházejí s proprietárními rozhraními API – což je významný faktor pro podniky, které se bojí posílat proprietární kód do cloudu třetí strany.
Rychlá modelová linie
LongCat-2.0 se neobjevil přes noc. Linie sahá až k LongCat-Flash, modelu s 560 miliardami parametrů vydanému v září 2025, po němž následuje LongCat-Next, multimodální varianta, v březnu 2026. Nová verze téměř ztrojnásobila počet parametrů svého předchůdce za méně než rok, což odráží krkolomné tempo, kterým jsou nyní čínské laboratoře na nadaci.
Uvedení na trh také přichází uprostřed širšího přeskupení žebříčku globálních modelů, ve kterém čínské systémy prudce vzrostly ve využití vývojářů v reálném světě a nyní jsou na předních místech v žebříčku spotřeby tokenů na platformách agregátorů.
Co to znamená pro debatu o kontrole čipů
Pro politiky ve Washingtonu je LongCat-2.0 nepohodlným datovým bodem. Ústředním předpokladem strategie kontroly exportu bylo, že odepření přístupu ke špičkovým čipům by zpomalilo pokrok Číny v oblasti umělé inteligence. Každý model úspěšně vyškolený na domácím hardwaru tuto premisu oslabuje, což naznačuje, že omezení mohou urychlovat samotnou soběstačnost, které měla zabránit.
Meituan sám zasáhl odměřený veřejný tón. Zakladatel a generální ředitel Wang Xing nedávno zopakoval odhodlání společnosti investovat do AI a zároveň zdůraznil, že podle zpráv společnosti Futu nebude „slepě investovat nad rámec svých finančních možností“.
Pro vývojáře je prozatím konkrétní: blízký hraniční model kódování s milionem tokenů je volně ke stažení a byl vytvořen bez jediného omezeného amerického čipu. Ať už americké laboratoře zareagují levnějšími otevřenými závažími, přísnějšími kontrolami nebo obnoveným tlakem na hrubý výkon, konkurenční prostředí se opět posunulo.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
