음식 배달 제국으로 국제적으로 가장 잘 알려진 중국 기술 대기업인 Meituan은 에이전트 소프트웨어 엔지니어링을 위해 특별히 제작된 1조 6천억 매개변수의 인공 지능 모델인 LongCat-2.0을 출시하고 오픈 소스화했습니다. 2026년 6월 30일에 발표된 이 릴리스는 규모뿐만 아니라 훈련 방식에서도 주목할 만합니다. 파이프라인에 Nvidia 또는 AMD 가속기가 없고 전적으로 국내에서 생산된 중국 칩을 사용했습니다.
이러한 움직임은 첨단 AI 실리콘에 대한 미국의 수출 통제가 중국 기업이 프런티어급 모델을 생산하는 것을 막지 못하고 있다는 가장 강력한 신호로 읽혀지고 있습니다. South China Morning Post, Reuters 및 VentureBeat를 포함한 여러 매체는 LongCat-2.0을 지금까지 구축된 가장 큰 오픈 소스 코딩 모델 중 하나로 설명하는 Crypto Briefing과 함께 출시를 보도했습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 최신 AI 동향를 참조하세요.
상담원을 위해 구축된 전문가 혼합 모델
LongCat-2.0은 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 사용합니다. 즉, 모든 요청에서 1조 6천억 개의 매개변수가 모두 활성화되지는 않습니다. 대신 약 330억 ~ 560억 개의 활성 매개변수를 통해 각 토큰을 동적으로 라우팅하여 활용할 수 있는 광범위한 지식 기반을 유지하면서 비슷한 크기의 밀집 모델보다 훨씬 더 효율적으로 유지합니다.
그 효율성은 비용에 중요합니다. MoE 설계는 쿼리별 컴퓨팅에서 총 용량을 분리하여 실험실에서 호출할 때마다 모든 매개변수에 대해 고객에게 비용을 청구하지 않고도 매우 큰 모델을 출시할 수 있기 때문에 대규모 모델의 지배적인 아키텍처가 되었습니다.
이 모델은 단일 패스로 전체 코드베이스를 수집하고 이를 추론할 수 있을 만큼 큰 100만 개 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다. 이는 파일 단위로 작업하는 대신 전체 저장소를 염두에 두어야 하는 자율 코딩 에이전트에서 점점 더 요구되는 기능입니다.
벤치마크 및 실제 사용
Crypto Briefing에 따르면 실제 소프트웨어 엔지니어링을 측정하기 위해 설계된 벤치마크에서 LongCat-2.0은 SWE-bench Pro에서 59.5점, Terminal-Bench에서 70.8점을 기록했습니다. 이러한 평가 제품군은 단순한 일회성 프로그래밍 퍼즐이 아니라 버그 수정, 기능 작성, 기존 코드 탐색 등 실제 개발 작업의 지저분하고 다단계 과제를 모델이 얼마나 잘 처리하는지 테스트합니다.
VentureBeat는 이 모델이 공식 오픈 소스 출시에 앞서 에이전트 코딩 순위에서 인기 있는 다중 모델 API 게이트웨이인 "OpenRouter를 선도"했다고 별도로 언급했습니다. OpenRouter는 60개 이상의 제공업체로부터 400개 이상의 모델을 집계하며, OpenRouter의 사용 데이터는 개발자가 실제로 실행하기로 선택한 모델에 대한 업계 지표로 널리 간주됩니다.
국산 칩 50,000개 훈련
가장 주목받는 디테일은 하드웨어다. Meituan은 전적으로 중국에서 제조한 가속기로 구축된 50,000개의 카드를 갖춘 국내 컴퓨팅 클러스터에서 LongCat-2.0을 훈련하고 실행했다고 밝혔습니다. Crypto Briefing에 따르면 이는 훈련의 모든 단계에서 Nvidia A100 또는 H100과 AMD MI300X 장치가 사용되지 않았음을 의미합니다. 이는 전 세계 대부분의 대형 모델 개발을 지원하는 하드웨어에서 완전히 벗어난 것입니다.
Meituan은 50,000장의 카드 클러스터가 중국 국내 하드웨어로는 이 정도 규모의 최초라고 주장합니다. 훈련 실행은 2022년 말부터 중국의 최첨단 AI 칩에 대한 접근을 체계적으로 제한한 미국 수출 통제에도 불구하고 완료되었습니다. 분석가들은 중국 칩 제조업체와 고객이 성능 격차를 줄임에 따라 통제의 영향력이 약화되고 있다는 의미라고 말합니다.
Hugging Face에서 사용 가능한 무게
오픈 소스 프레이밍에 맞춰 Meituan은 "meituan-longcat" 조직의 Hugging Face에 모델 가중치와 지원 리소스를 게시했습니다. 이는 엔터프라이즈 코드베이스, 보안 감사 또는 자동화된 디버깅을 위해 모델을 미세 조정하고 싶지만 비슷한 것을 처음부터 훈련할 여유가 없는 개발자와 연구원의 장벽을 낮춥니다.
공개 릴리스는 또한 독점 API와 함께 제공되는 토큰별 비용 및 데이터 처리 문제 없이 개방형 가중치 모델을 자체 호스팅, 감사 및 수정할 수 있는 에이전트 코딩 생태계에 직접 공급됩니다. 이는 독점 코드를 타사 클라우드로 전송하는 것을 경계하는 기업에 중요한 고려 사항입니다.
빠른 모델 계보
LongCat-2.0은 하룻밤 사이에 나타나지 않았습니다. 이 계보는 2025년 9월에 출시된 5,600억 개의 매개변수 모델인 LongCat-Flash로 거슬러 올라가며, 2026년 3월에 다중 모드 변형인 LongCat-Next가 뒤따릅니다. 새 릴리스는 1년도 안 되어 이전 모델의 매개변수 수가 거의 3배로 늘어났는데, 이는 중국 연구소가 현재 기초 모델을 반복하고 있는 엄청난 속도를 반영합니다.
이번 출시는 또한 중국 시스템이 실제 개발자 사용량이 급증하고 현재 통합 플랫폼에서 토큰 소비 순위 1위를 차지하고 있는 글로벌 모델 리더보드가 보다 광범위하게 개편되는 가운데 이루어졌습니다.
칩 제어 논쟁의 의미
워싱턴의 정책 입안자들에게 LongCat-2.0은 불편한 데이터 포인트입니다. 수출 통제 전략의 핵심 전제는 최첨단 칩에 대한 접근을 거부하면 중국의 AI 발전이 둔화된다는 것입니다. 국내 하드웨어에서 성공적으로 훈련된 모든 모델은 이러한 전제를 약화시키며, 이는 제한이 방지하고자 했던 자급자족을 가속화할 수 있음을 시사합니다.
Meituan 자체는 신중한 대중적 어조를 뽐냈습니다. Futu가 보도한 보고서에 따르면 창업자이자 CEO인 왕싱(Wang Xing)은 최근 AI 투자에 대한 회사의 약속을 재차 강조하면서 "재정 능력을 넘어서는 맹목적인 투자"는 하지 않을 것이라고 강조했습니다.
현재 개발자가 얻을 수 있는 시사점은 구체적입니다. 거의 최전선에 있는 백만 개의 토큰 코딩 모델을 무료로 다운로드할 수 있으며 제한된 미국 칩 하나 없이 제작되었습니다. 미국 실험실이 더 저렴한 개방형 중량, 더 엄격해진 제어 또는 원시 성능에 대한 새로운 추진으로 대응하든 경쟁 환경은 다시 바뀌었습니다.
---
AI 최신 소식최신 AI 뉴스, 분석 및 혁신을 한 곳에서 확인하세요.
AI 뉴스 더 보기 →
