Meituan, קונגלומרט הטכנולוגיה הסיני הידוע ביותר בעולם בזכות אימפריית משלוח המזון שלו, הוציאה LongCat-2.0 בקוד פתוח, מודל בינה מלאכותית של 1.6 טריליון פרמטרים שנבנה במיוחד עבור הנדסת תוכנה אגנטית. המהדורה, שהוכרזה ב-30 ביוני 2026, בולטת לא רק בקנה המידה שלה אלא גם באופן בו היא הוכשרה: כולו על שבבים סיניים מתוצרת מקומית, ללא מאיצי Nvidia או AMD בצנרת.
המהלך נקרא כאות החזק ביותר עד כה לכך שבקרות הייצוא של ארה"ב על סיליקון מתקדם בינה מלאכותית אינן מצליחות למנוע מחברות סיניות לייצר דגמים ברמה גבוהה. נקודות מכירה מרובות, כולל South China Morning Post, רויטרס ו-VentureBeat, דיווחו על ההשקה, כאשר תדריך Crypto מתאר את LongCat-2.0 כאחד מדגמי הקוד הפתוח הגדולים ביותר שנבנו אי פעם. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
מודל של תערובת של מומחים שנבנה עבור סוכנים
LongCat-2.0 משתמש בארכיטקטורת Mixture-of-Experts (MoE), כלומר אינו מפעיל את כל 1.6 טריליון הפרמטרים בכל בקשה. במקום זאת, הוא מנתב באופן דינמי כל אסימון דרך בערך 33 עד 56 מיליארד פרמטרים פעילים, ושומר על יעילותו הרבה יותר ממודל צפוף בגודל דומה, תוך שמירה על בסיס ידע רחב שאפשר לשאוב ממנו.
היעילות הזו חשובה לעלות. עיצובי MoE הפכו לארכיטקטורה הדומיננטית עבור דגמים בקנה מידה גדול, בדיוק בגלל שהם מנתקים את הקיבולת הכוללת ממחשוב לכל שאילתה, מה שמאפשר למעבדות לשלוח דגמים גדולים מאוד מבלי לחייב לקוחות עבור כל פרמטר בכל שיחה.
המודל תומך ב-חלון הקשר של מיליון אסימונים, גדול מספיק כדי להטמיע בסיס קוד משמעותי שלם ולהגיב על פניו במעבר אחד - יכולת שנדרשת יותר ויותר על ידי סוכני קידוד אוטונומיים שחייבים להחזיק מאגרים שלמים בראש ולא לעבוד קובץ אחר קובץ.
אמות מידה ושימוש בעולם האמיתי
על מדדים שנועדו למדוד הנדסת תוכנה בעולם האמיתי, LongCat-2.0 פרסם ציון של 59.5 ב-SWE-bench Pro ו-70.8 ב-Terminal-Bench, על פי תדריך Crypto. חבילות הערכה אלו בודקות עד כמה מודלים מתמודדים עם האתגרים המבולגנים ומרובי השלבים של עבודת פיתוח אמיתית - תיקון באגים, כתיבת תכונות, ניווט בקוד קיים - במקום חידות תכנות פשוטות.
VentureBeat ציין בנפרד כי המודל "הוביל את OpenRouter", שער ה-API הפופולרי מרובה דגמים, בדירוג הקידוד הסוכן לפני שחרורו הפורמלי של קוד פתוח. OpenRouter אוסף יותר מ-400 דגמים מלמעלה מ-60 ספקים ונתוני השימוש שלו זוכים להתייחסות נרחבת כברומטר תעשייתי של אילו דגמים מפתחים באמת בוחרים להפעיל.
מאומן על 50,000 שבבים מקומיים
הפרט שמושך את תשומת הלב הרבה ביותר הוא החומרה. Meituan אמרה שהיא התאמנה והפעילה את LongCat-2.0 על אשכול מחשוב ביתי של 50,000 כרטיסים שנבנה כולו מאיצים שיוצרו בסין. לפי תדריך Crypto, זה אומר שלא נעשה שימוש במכשירי Nvidia A100 או H100 או ביחידות AMD MI300X בכל שלב של האימון - הפסקה נקייה מהחומרה שהניעה את רוב הפיתוחים של הדגמים הגדולים בעולם.
Meituan טוענת שאשכול ה-50,000 כרטיסים מייצג את הראשון בקנה מידה זה עבור חומרה סינית מקומית. ריצת ההכשרה הושלמה למרות בקרות הייצוא של ארה"ב שהגבילו באופן שיטתי את הגישה של סין לשבבי בינה מלאכותית מתקדמים מאז סוף 2022. המשמעות, אומרים אנליסטים, היא שהמינוף של הבקרות הולך ונשחק כאשר יצרניות השבבים הסיניות ולקוחותיהן סוגרים את פער הביצועים.
משקולות זמינות ב-Huging Face
בהתאם למסגרת הקוד הפתוח, Meituan פרסמה את משקלי הדגם והמשאבים התומכים ב-Hugging Face תחת ארגון "meituan-longcat". זה מוריד את המחסום עבור מפתחים וחוקרים שרוצים לכוונן את המודל עבור בסיסי קוד ארגוניים, ביקורת אבטחה או ניפוי באגים אוטומטי, אך לעולם לא יכלו להרשות לעצמם להכשיר משהו דומה מאפס.
המהדורה הפתוחה גם ניזונה ישירות למערכת האקולוגית של הקידוד הסוכן, שבה מודלים בעלי משקל פתוח יכולים להתארח בעצמם, לבחון ולשנות ללא עלויות לכל אסימון ודאגות לטיפול בנתונים שמגיעים עם ממשקי API קנייניים - שיקול משמעותי עבור ארגונים הנזהרים משליחת קוד קנייני לענן של צד שלישי.
שושלת דוגמניות מהירה
LongCat-2.0 לא הופיע בן לילה. השושלת חוזרת ל-LongCat-Flash, דגם של 560 מיליארד פרמטרים ששוחרר בספטמבר 2025, ואחריו LongCat-Next, גרסה רב-מודאלית, במרץ 2026. המהדורה החדשה כמעט מכפילה את ספירת הפרמטרים של קודמתה תוך פחות משנה, ומשקפת את קצב הפיתוח של המודל הסיני.
ההשקה מגיעה גם על רקע ערבוב רחב יותר של טבלת הדגמים העולמית, שבה מערכות סיניות גדלו בשימוש של מפתחים בעולם האמיתי וכעת דירוגי צריכת האסימונים המובילים בפלטפורמות אגרגטור.
המשמעות של הדיון על בקרת השבבים
עבור קובעי מדיניות בוושינגטון, LongCat-2.0 הוא נקודת מידע לא נוחה. הנחת היסוד המרכזית של אסטרטגיית בקרת הייצוא הייתה שמניעת גישה לשבבים מובילים תאט את התקדמות הבינה המלאכותית של סין. כל דגם שאומן בהצלחה על חומרה ביתית מחליש את ההנחה הזו, מה שמרמז על כך שההגבלות עשויות להאיץ את עצם ההסתפקות העצמית שהן נועדו למנוע.
מיטואן עצמה הכה בטון ציבורי מדוד. המייסד והמנכ"ל וואנג שינג חזר לאחרונה על מחויבותה של החברה להשקעות בינה מלאכותית תוך הדגישה שהיא לא "תשקיע באופן עיוור מעבר ליכולת הפיננסית שלה", על פי דיווחים שנשא Futu.
לעת עתה, הטייק-אווי למפתחים הוא קונקרטי: מודל קידוד של מיליון אסימונים קרוב לגבול ניתן להורדה חופשית, והוא נבנה ללא שבב אמריקאי אחד מוגבל. בין אם מעבדות ארה"ב מגיבות עם משקלים פתוחים זולים יותר, בקרות הדוקות יותר או דחיפה מחודשת לביצועים גולמיים, הנוף התחרותי פשוט השתנה שוב.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
