食品配達帝国として国際的に最もよく知られている中国のテクノロジー複合企業である Meituan は、エージェント ソフトウェア エンジニアリング専用に構築された 1 兆 6,000 億パラメータの人工知能モデルである LongCat-2.0 をリリースし、オープンソース化しました。 2026 年 6 月 30 日に発表されたこのリリースは、その規模だけでなく、そのトレーニング方法でも注目に値します。パイプラインには Nvidia または AMD アクセラレータが含まれておらず、完全に国産の中国製チップを使用しています。

この動きは、先進AIシリコンに対する米国の輸出規制が中国企業によるフロンティアクラスのモデルの生産を阻止できていないことを示す、これまでで最も強力なシグナルであると読み取られている。サウスチャイナ・モーニング・ポスト、ロイター、ベンチャービートなど複数のメディアがこの発表を報じ、Crypto BriefingではLongCat-2.0がこれまでに構築された最大のオープンソース・コーディング・モデルの1つであると説明した。 この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。

エージェント向けに構築された専門家混合モデル

LongCat-2.0 は 専門家混合 (MoE) アーキテクチャ を使用しています。これは、すべてのリクエストで 1 兆 6000 億のパラメーターすべてをアクティブにするわけではありません。代わりに、約 330 億から 560 億のアクティブなパラメーターを介して各トークンを動的にルーティングし、同程度のサイズの高密度モデルよりもはるかに効率を維持しながら、そこから得られる広大な知識ベースを維持します。

その効率はコストにとって重要です。 MoE 設計は、クエリごとのコンピューティングから総容量を切り離し、呼び出しごとにすべてのパラメーターについて顧客に料金を請求することなく、ラボが非常に大規模なモデルを出荷できるため、まさに大規模モデルの主要なアーキテクチャになっています。

このモデルは、100 万トークンのコンテキスト ウィンドウをサポートします。これは、実質的なコードベース全体を取り込んで単一パスで推論するのに十分な大きさです。この機能は、ファイルごとに作業するのではなく、リポジトリ全体を念頭に置く必要がある自律型コーディング エージェントによってますます要求されています。

ベンチマークと実際の使用法

Crypto Briefing によると、現実世界のソフトウェア エンジニアリングを測定するために設計されたベンチマークでは、LongCat-2.0 は SWE ベンチ Pro で 59.5、ターミナル ベンチで 70.8 のスコアを記録しました。これらの評価スイートは、単純な 1 回限りのプログラミング パズルではなく、バグの修正、機能の記述、既存のコードの操作など、実際の開発作業の厄介な複数のステップの課題をモデルがどの程度うまく処理できるかをテストします。

VentureBeat は、このモデルが正式なオープンソース リリースに先立って、エージェント コーディング ランキングで人気のマルチモデル API ゲートウェイである「OpenRouter をリード」していたと別途指摘しました。 OpenRouter は 60 を超えるプロバイダーからの 400 以上のモデルを集約しており、その使用状況データは、開発者が実際に実行するモデルを選択する業界のバロメーターとして広く扱われています。

50,000 個の国内チップでトレーニング

最も注目を集めるディテールはハードウェアです。 Meituan は、完全に中国製のアクセラレータで構築された 50,000 枚のカードを備えた国内コンピューティング クラスター上で LongCat-2.0 をトレーニングし、実行したと述べました。 Crypto Briefing によると、これは、トレーニングのどの段階でも Nvidia A100 や H100、AMD MI300X ユニットが使用されなかったことを意味します。これは、世界中のほとんどの大規模モデル開発を支えてきたハードウェアからの完全な脱却です。

Meituan は、50,000 枚のカード クラスタは中国国内のハードウェアとしてはこの規模では初めてであると主張しています。この訓練は、2022年末以降、中国による最先端AIチップへのアクセスを組織的に制限してきた米国の輸出規制にもかかわらず、訓練実施は完了した。アナリストらは、この意味するところは、中国のチップメーカーとその顧客が性能差を縮めるにつれて、規制の影響力が薄れてきているということだという。

ハグフェイスで利用可能なウェイト

オープンソース フレームワークに準拠して、Meituan はモデルの重みとサポート リソースを「meituan-longcat」組織の下で Hugging Face に公開しています。これにより、エンタープライズ コードベース、セキュリティ監査、自動デバッグ用にモデルを微調整したいが、同等のものをゼロからトレーニングする余裕がない開発者や研究者にとって、障壁が低くなります。

また、このオープン リリースは、エージェント コーディング エコシステムにも直接組み込まれており、独自の API に伴うトークンごとのコストやデータ処理の問題を発生させることなく、オープンウェイト モデルを自己ホスト、監査、変更することができます。これは、独自のコードをサードパーティのクラウドに送信することに慎重な企業にとって重要な考慮事項です。

急速なモデルの系統

LongCat-2.0 は一夜にして出現したわけではありません。その系譜は、2025 年 9 月にリリースされた 5,600 億のパラメーター モデルである LongCat-Flash に遡り、続いて 2026 年 3 月にマルチモーダルのバリアントである LongCat-Next に遡ります。新しいリリースでは、中国の研究所が現在基礎モデルを反復している猛烈なペースで、パラメーター数が 1 年足らずで前バージョンのほぼ 3 倍に増加しています。

この立ち上げはまた、世界モデルのリーダーボードの大規模な再編のさなかに行われ、その中で中国のシステムは実際の開発者の使用量で急上昇し、現在ではアグリゲータープラットフォームのトークン消費ランキングでトップになっている。

チップ管理の議論にとってそれが何を意味するか

ワシントンの政策立案者にとって、LongCat-2.0 は不快なデータポイントです。輸出管理戦略の中心的な前提は、最先端チップへのアクセスを拒否すれば中国のAIの進歩を遅らせるというものだった。国内のハードウェアで正常にトレーニングされたすべてのモデルはその前提を弱めており、制限が本来阻止するはずだった自給自足そのものを加速させている可能性があることを示唆しています。

Meituan自体は慎重な世間の雰囲気を打ち出している。 Futuの報道によると、創業者兼最高経営責任者の王興氏は最近、同社のAI投資への取り組みを改めて表明するとともに、「財務能力を超えてやみくもに投資」しないと強調した。

今のところ、開発者にとって得られる情報は具体的です。フロンティアに近い、100 万トークンのコーディング モデルが自由にダウンロード可能であり、制限された米国製チップを 1 つも使用せずに構築されています。米国の研究所が、より安価なオープンウェイトで対応するか、より厳格な管理で対応するか、あるいは本来のパフォーマンスを新たに追求するかにかかわらず、競争環境は再び変化しました。

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