Meituan, el conglomerado tecnológico chino más conocido internacionalmente por su imperio de entrega de alimentos, ha lanzado LongCat-2.0, de código abierto, un modelo de inteligencia artificial de 1,6 billones de parámetros diseñado específicamente para la ingeniería de software agente. El lanzamiento, anunciado el 30 de junio de 2026, destaca no solo por su escala sino también por cómo fue entrenado: íntegramente en chips chinos de producción nacional, sin aceleradores Nvidia o AMD en proceso.
La medida se interpreta como la señal más fuerte hasta el momento de que los controles estadounidenses a las exportaciones de silicio avanzado de IA no logran impedir que las empresas chinas produzcan modelos de vanguardia. Varios medios, incluidos el South China Morning Post, Reuters y VentureBeat, informaron del lanzamiento, y Crypto Briefing describió LongCat-2.0 como uno de los modelos de codificación de código abierto más grandes jamás construidos. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
Un modelo de combinación de expertos creado para agentes
LongCat-2.0 utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), lo que significa que no activa los 1,6 billones de parámetros en cada solicitud. En cambio, enruta dinámicamente cada token a través de aproximadamente 33 mil millones a 56 mil millones de parámetros activos, lo que lo mantiene mucho más eficiente que un modelo denso de tamaño comparable y, al mismo tiempo, conserva una base de conocimientos en expansión de la que aprovechar.
Esa eficiencia importa por el costo. Los diseños de MoE se han convertido en la arquitectura dominante para modelos a gran escala precisamente porque desacoplan la capacidad total del cálculo por consulta, lo que permite a los laboratorios enviar modelos muy grandes sin cobrar a los clientes por cada parámetro en cada llamada.
El modelo admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens, lo suficientemente grande como para ingerir una base de código sustancial completa y razonar sobre ella en una sola pasada, una capacidad cada vez más demandada por agentes de codificación autónomos que deben tener en mente repositorios completos en lugar de trabajar archivo por archivo.
Puntos de referencia y uso en el mundo real
En los puntos de referencia diseñados para medir la ingeniería de software del mundo real, LongCat-2.0 registró una puntuación de 59,5 en SWE-bench Pro y 70,8 en Terminal-Bench, según Crypto Briefing. Estos conjuntos de evaluación prueban qué tan bien los modelos manejan los desafíos complicados y de múltiples pasos del trabajo de desarrollo genuino (corregir errores, escribir funciones, navegar por el código existente) en lugar de simples acertijos de programación de una sola vez.
VentureBeat señaló por separado que el modelo había estado "liderando OpenRouter", la popular puerta de enlace API multimodelo, en clasificaciones de codificación agente antes de su lanzamiento formal de código abierto. OpenRouter agrega más de 400 modelos de más de 60 proveedores y sus datos de uso se tratan ampliamente como un barómetro de la industria sobre qué modelos los desarrolladores realmente eligen ejecutar.
Entrenado con 50.000 chips nacionales.
El detalle que más llama la atención es el hardware. Meituan dijo que entrenó y ejecutó LongCat-2.0 en un clúster de computación nacional de 50.000 tarjetas construido enteramente a partir de aceleradores fabricados en China. Según Crypto Briefing, eso significa que no se utilizaron unidades Nvidia A100 o H100 ni AMD MI300X en ninguna etapa del entrenamiento, una clara ruptura con el hardware que ha impulsado el desarrollo de la mayoría de modelos grandes en todo el mundo.
Meituan afirma que el grupo de 50.000 tarjetas representa una novedad a esta escala para el hardware nacional chino. La capacitación se completó a pesar de los controles de exportación de Estados Unidos que han restringido sistemáticamente el acceso de China a chips de IA de vanguardia desde finales de 2022. La implicación, dicen los analistas, es que la influencia de los controles se está erosionando a medida que los fabricantes de chips chinos y sus clientes cierran la brecha de rendimiento.
Pesos disponibles en Hugging Face
De acuerdo con el marco de código abierto, Meituan ha publicado los pesos del modelo y los recursos de apoyo en Hugging Face bajo la organización "meituan-longcat". Eso reduce la barrera para los desarrolladores e investigadores que desean afinar el modelo para bases de código empresariales, auditorías de seguridad o depuración automatizada, pero que nunca podrían darse el lujo de entrenar algo comparable desde cero.
La versión abierta también alimenta directamente el ecosistema de codificación agente, donde los modelos de pesos abiertos pueden autohospedarse, auditarse y modificarse sin los costos por token y las preocupaciones de manejo de datos que conllevan las API propietarias, una consideración importante para las empresas que desconfían de enviar código propietario a una nube de terceros.
Un linaje de modelos rápido
LongCat-2.0 no apareció de la noche a la mañana. El linaje se remonta a LongCat-Flash, un modelo de 560 mil millones de parámetros lanzado en septiembre de 2025, seguido de LongCat-Next, una variante multimodal, en marzo de 2026. El nuevo lanzamiento casi triplica el recuento de parámetros de su predecesor en menos de un año, lo que refleja el ritmo vertiginoso al que los laboratorios chinos están iterando ahora en modelos básicos.
El lanzamiento también se produce en medio de una reorganización más amplia de la clasificación de modelos globales, en la que los sistemas chinos han aumentado en el uso de los desarrolladores en el mundo real y ahora encabezan las clasificaciones de consumo de tokens en plataformas de agregación.
Qué significa para el debate sobre el control de chips
Para los formuladores de políticas en Washington, LongCat-2.0 es un dato incómodo. La premisa central de la estrategia de control de exportaciones ha sido que negar el acceso a chips de última generación ralentizaría el progreso de la IA en China. Cada modelo entrenado con éxito en hardware doméstico debilita esa premisa, lo que sugiere que las restricciones pueden estar acelerando la autosuficiencia que pretendían evitar.
La propia Meituan ha adoptado un tono público mesurado. El fundador y director ejecutivo, Wang Xing, reiteró recientemente el compromiso de la compañía con la inversión en IA y enfatizó que no "invertiría ciegamente más allá de su capacidad financiera", según informes publicados por Futu.
Por ahora, la conclusión para los desarrolladores es concreta: un modelo de codificación cercano a la frontera, de un millón de tokens, se puede descargar gratuitamente y se construyó sin un solo chip estadounidense restringido. Ya sea que los laboratorios estadounidenses respondan con pesas abiertas más baratas, controles más estrictos o un impulso renovado por el rendimiento bruto, el panorama competitivo simplemente cambió nuevamente.
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