Meituan, o conglomerado de tecnologia chinês mais conhecido internacionalmente por seu império de entrega de alimentos, lançou e abriu o LongCat-2.0, um modelo de inteligência artificial de 1,6 trilhão de parâmetros desenvolvido especificamente para engenharia de software de agentes. O lançamento, anunciado em 30 de junho de 2026, é notável não apenas por sua escala, mas também pela forma como foi treinado: inteiramente em chips chineses produzidos internamente, sem aceleradores Nvidia ou AMD em desenvolvimento.
A medida está a ser interpretada como o sinal mais forte até agora de que os controlos de exportação dos EUA sobre o silício avançado de IA não estão a conseguir impedir as empresas chinesas de produzirem modelos de classe fronteiriça. Vários meios de comunicação, incluindo South China Morning Post, Reuters e VentureBeat, relataram o lançamento, com a Crypto Briefing descrevendo o LongCat-2.0 como um dos maiores modelos de codificação de código aberto já construídos. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa atualizações de inteligência artificial.
Um modelo de mistura de especialistas desenvolvido para agentes
LongCat-2.0 usa uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), o que significa que não ativa todos os 1,6 trilhão de parâmetros em cada solicitação. Em vez disso, ele roteia dinamicamente cada token através de cerca de 33 bilhões a 56 bilhões de parâmetros ativos, mantendo-o muito mais eficiente do que um modelo denso de tamanho comparável, ao mesmo tempo que mantém uma ampla base de conhecimento para aproveitar.
Essa eficiência é importante para o custo. Os projetos de MoE tornaram-se a arquitetura dominante para modelos de grande escala precisamente porque dissociam a capacidade total da computação por consulta, permitindo que os laboratórios enviem modelos muito grandes sem cobrar dos clientes por cada parâmetro em cada chamada.
O modelo suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, grande o suficiente para ingerir toda uma base de código substancial e raciocinar sobre ela em uma única passagem — um recurso cada vez mais exigido por agentes de codificação autônomos que devem ter em mente repositórios inteiros, em vez de trabalhar arquivo por arquivo.
Benchmarks e uso no mundo real
Em benchmarks projetados para medir a engenharia de software do mundo real, o LongCat-2.0 registrou uma pontuação de 59,5 no SWE-bench Pro e 70,8 no Terminal-Bench, de acordo com a Crypto Briefing. Esses conjuntos de avaliação testam quão bem os modelos lidam com os desafios confusos e de várias etapas do trabalho de desenvolvimento genuíno – correção de bugs, escrita de recursos, navegação no código existente – em vez de simples quebra-cabeças de programação únicos.
VentureBeat observou separadamente que o modelo estava “liderando o OpenRouter”, o popular gateway de API multimodelo, em classificações de codificação de agentes antes de seu lançamento formal de código aberto. O OpenRouter agrega mais de 400 modelos de mais de 60 fornecedores e seus dados de uso são amplamente tratados como um barômetro da indústria sobre quais modelos os desenvolvedores realmente escolhem executar.
Treinado em 50.000 chips nacionais
O detalhe que mais chama a atenção é o hardware. A Meituan disse que treinou e executou o LongCat-2.0 em um cluster de computação doméstico de 50.000 cartões construído inteiramente a partir de aceleradores fabricados na China. De acordo com a Crypto Briefing, isso significa que nenhuma Nvidia A100 ou H100 e nenhuma unidade AMD MI300X foram usadas em qualquer estágio do treinamento – uma ruptura total com o hardware que impulsionou a maior parte do desenvolvimento de modelos grandes em todo o mundo.
A Meituan afirma que o cluster de 50.000 placas representa a primeira vez nesta escala para hardware doméstico chinês. A formação foi concluída apesar dos controlos de exportação dos EUA que têm restringido sistematicamente o acesso da China a chips de IA de ponta desde finais de 2022. A implicação, dizem os analistas, é que a influência dos controlos está a diminuir à medida que os fabricantes de chips chineses e os seus clientes colmatam a lacuna de desempenho.
Pesos disponíveis no Hugging Face
Mantendo o enquadramento do código aberto, a Meituan publicou os pesos do modelo e os recursos de apoio em Hugging Face sob a organização "meituan-longcat". Isso reduz a barreira para desenvolvedores e pesquisadores que desejam ajustar o modelo para bases de código empresariais, auditoria de segurança ou depuração automatizada, mas nunca poderiam se dar ao luxo de treinar algo comparável do zero.
A versão aberta também alimenta diretamente o ecossistema de codificação de agentes, onde os modelos de pesos abertos podem ser auto-hospedados, auditados e modificados sem os custos por token e as preocupações de tratamento de dados que vêm com APIs proprietárias – uma consideração significativa para empresas cautelosas ao enviar código proprietário para uma nuvem de terceiros.
Uma linhagem de modelo rápido
LongCat-2.0 não apareceu da noite para o dia. A linhagem remonta a LongCat-Flash, um modelo de 560 bilhões de parâmetros lançado em setembro de 2025, seguido por LongCat-Next, uma variante multimodal, em março de 2026. O novo lançamento quase triplica a contagem de parâmetros de seu antecessor em menos de um ano, refletindo o ritmo alucinante em que os laboratórios chineses estão agora iterando em modelos básicos.
O lançamento também ocorre em meio a uma remodelação mais ampla da tabela de classificação do modelo global, na qual os sistemas chineses aumentaram no uso de desenvolvedores no mundo real e agora lideram as classificações de consumo de tokens em plataformas agregadoras.
O que isso significa para o debate sobre controle de chips
Para os decisores políticos em Washington, o LongCat-2.0 é um dado desconfortável. A premissa central da estratégia de controlo das exportações tem sido a de que negar o acesso a chips de ponta retardaria o progresso da IA da China. Cada modelo treinado com sucesso em hardware doméstico enfraquece essa premissa, sugerindo que as restrições podem estar a acelerar a própria auto-suficiência que deveriam impedir.
A própria Meituan adotou um tom público comedido. O fundador e executivo-chefe Wang Xing reiterou recentemente o compromisso da empresa com o investimento em IA, ao mesmo tempo em que enfatizou que não “investiria cegamente além de sua capacidade financeira”, de acordo com relatórios publicados pela Futu.
Por enquanto, a conclusão para os desenvolvedores é concreta: um modelo de codificação de um milhão de tokens próximo da fronteira pode ser baixado gratuitamente e foi construído sem um único chip americano restrito. Quer os laboratórios dos EUA respondam com pesos abertos mais baratos, controles mais rígidos ou um impulso renovado para o desempenho bruto, o cenário competitivo acabou de mudar novamente.
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