Meituan, der chinesische Technologiekonzern, der international vor allem für sein Lebensmittellieferimperium bekannt ist, hat LongCat-2.0 veröffentlicht und als Open-Source-Lösung bereitgestellt, ein Modell der künstlichen Intelligenz mit 1,6 Billionen Parametern, das speziell für die Entwicklung von Agentensoftware entwickelt wurde. Die am 30. Juni 2026 angekündigte Veröffentlichung zeichnet sich nicht nur durch ihren Umfang aus, sondern auch durch die Art und Weise, wie sie trainiert wurde: vollständig auf im Inland hergestellten chinesischen Chips, ohne Nvidia- oder AMD-Beschleuniger in der Pipeline.

Der Schritt wird als bisher stärkstes Signal dafür gewertet, dass die US-Exportkontrollen für fortschrittliches KI-Silizium chinesische Firmen nicht daran hindern können, Modelle der Spitzenklasse zu produzieren. Mehrere Medien, darunter die South China Morning Post, Reuters und VentureBeat, berichteten über den Start, wobei Crypto Briefing LongCat-2.0 als eines der größten jemals entwickelten Open-Source-Codierungsmodelle beschrieb. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Nachrichten.

Ein Mixture-of-Experts-Modell für Agenten

LongCat-2.0 verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, was bedeutet, dass nicht alle 1,6 Billionen Parameter bei jeder Anfrage aktiviert werden. Stattdessen leitet es jedes Token dynamisch durch etwa 33 bis 56 Milliarden aktive Parameter, wodurch es weitaus effizienter bleibt als ein dichtes Modell vergleichbarer Größe und gleichzeitig eine umfangreiche Wissensbasis zur Verfügung steht, aus der es schöpfen kann.

Diese Effizienz ist für die Kosten von Bedeutung. MoE-Designs sind gerade deshalb zur vorherrschenden Architektur für große Modelle geworden, weil sie die Gesamtkapazität von der Rechenleistung pro Abfrage entkoppeln und es Laboren ermöglichen, sehr große Modelle auszuliefern, ohne den Kunden bei jedem Aufruf jeden Parameter in Rechnung stellen zu müssen.

Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von 1 Million Token, das groß genug ist, um in einem einzigen Durchgang eine umfangreiche Codebasis aufzunehmen und zu verarbeiten – eine Fähigkeit, die zunehmend von autonomen Codierungsagenten gefordert wird, die ganze Repositorys im Auge behalten müssen, anstatt Datei für Datei zu bearbeiten.

Benchmarks und reale Nutzung

Laut Crypto Briefing erzielte LongCat-2.0 bei Benchmarks zur Messung realer Softwareentwicklung einen Wert von 59,5 auf dem SWE-Bench Pro und 70,8 auf dem Terminal-Bench. Diese Evaluierungssuiten testen, wie gut Modelle die chaotischen, mehrstufigen Herausforderungen echter Entwicklungsarbeit bewältigen – Fehler beheben, Funktionen schreiben, Navigation im vorhandenen Code – und nicht einfache One-Shot-Programmierrätsel.

VentureBeat stellte separat fest, dass das Modell vor seiner offiziellen Open-Source-Veröffentlichung „OpenRouter“, das beliebte Multi-Modell-API-Gateway, in der Rangliste der Agentencodierung „angeführt“ hatte. OpenRouter sammelt mehr als 400 Modelle von über 60 Anbietern und seine Nutzungsdaten werden weithin als Branchenbarometer dafür betrachtet, welche Modelle Entwickler tatsächlich verwenden.

Auf 50.000 inländischen Chips trainiert

Das Detail, das die meiste Aufmerksamkeit auf sich zieht, ist die Hardware. Meituan sagte, es habe LongCat-2.0 auf einem inländischen Rechencluster mit 50.000 Karten trainiert und ausgeführt, der vollständig aus in China hergestellten Beschleunigern aufgebaut sei. Laut Crypto Briefing bedeutet dies, dass zu keinem Zeitpunkt des Trainings Nvidia A100s oder H100s und keine AMD MI300X-Einheiten verwendet wurden – ein klarer Bruch mit der Hardware, die die meisten großen Modellentwicklungen weltweit vorangetrieben hat.

Meituan behauptet, dass das 50.000-Karten-Cluster ein Novum in dieser Größenordnung für heimische chinesische Hardware darstellt. Der Schulungslauf wurde trotz US-Exportkontrollen abgeschlossen, die Chinas Zugang zu hochmodernen KI-Chips seit Ende 2022 systematisch einschränken. Analysten zufolge bedeutet dies, dass der Einfluss der Kontrollen schwindet, da chinesische Chiphersteller und ihre Kunden die Leistungslücke schließen.

Gewichte auf Hugging Face verfügbar

Im Einklang mit dem Open-Source-Rahmen hat Meituan die Modellgewichte und unterstützenden Ressourcen auf Hugging Face unter der Organisation „meituan-longcat“ veröffentlicht. Das senkt die Hürde für Entwickler und Forscher, die das Modell für Unternehmenscodebasen, Sicherheitsüberprüfungen oder automatisiertes Debugging verfeinern möchten, es sich aber nie leisten könnten, etwas Vergleichbares von Grund auf zu trainieren.

Die offene Version fließt auch direkt in das Agenten-Codierungs-Ökosystem ein, wo Open-Weights-Modelle ohne die Kosten pro Token und die Datenverarbeitungsprobleme, die mit proprietären APIs einhergehen, selbst gehostet, geprüft und geändert werden können – ein wichtiger Gesichtspunkt für Unternehmen, die davor zurückschrecken, proprietären Code an die Cloud eines Drittanbieters zu senden.

Eine rasante Modellreihe

LongCat-2.0 erschien nicht über Nacht. Die Abstammung geht zurück auf LongCat-Flash, ein Modell mit 560 Milliarden Parametern, das im September 2025 veröffentlicht wurde, gefolgt von LongCat-Next, einer multimodalen Variante, im März 2026. Die neue Version verdreifacht die Parameteranzahl des Vorgängers in weniger als einem Jahr fast und spiegelt das rasante Tempo wider, mit dem chinesische Labore jetzt an Basismodellen iterieren.

Die Einführung erfolgt auch inmitten einer umfassenderen Neuordnung der globalen Modell-Bestenliste, in der chinesische Systeme bei der realen Entwicklernutzung stark angestiegen sind und nun auf Aggregatorplattformen Spitzenplätze beim Token-Verbrauch einnehmen.

Was es für die Chip-Control-Debatte bedeutet

Für politische Entscheidungsträger in Washington ist LongCat-2.0 ein unbequemer Datenpunkt. Die zentrale Prämisse der Exportkontrollstrategie war, dass die Verweigerung des Zugangs zu Spitzenchips Chinas KI-Fortschritt verlangsamen würde. Jedes Modell, das erfolgreich auf heimischer Hardware trainiert wurde, schwächt diese Prämisse, was darauf hindeutet, dass die Beschränkungen möglicherweise genau die Autarkie beschleunigen, die sie verhindern sollten.

Meituan selbst hat einen gemäßigten öffentlichen Ton angeschlagen. Laut Berichten von Futu bekräftigte der Gründer und CEO Wang

Vorerst ist die Schlussfolgerung für Entwickler konkret: Ein grenzüberschreitendes, Millionen-Token-Codierungsmodell ist kostenlos herunterladbar und wurde ohne einen einzigen eingeschränkten amerikanischen Chip gebaut. Unabhängig davon, ob US-Labore mit günstigeren offenen Gewichten, strengeren Kontrollen oder einem erneuten Streben nach reiner Leistung reagieren, hat sich die Wettbewerbslandschaft gerade erneut verändert.

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