Gıda dağıtım imparatorluğuyla uluslararası düzeyde tanınan Çin teknoloji holdingi Meituan, ajansal yazılım mühendisliği için özel olarak tasarlanmış 1,6 trilyon parametreli bir yapay zeka modeli olan LongCat-2.0'ı piyasaya sürdü ve açık kaynaklı hale getirdi. 30 Haziran 2026'da duyurulan sürüm, yalnızca ölçeği açısından değil, aynı zamanda nasıl eğitildiği açısından da dikkate değer: tamamen yurt içinde üretilen Çin çipleri üzerinde, herhangi bir Nvidia veya AMD hızlandırıcısı üzerinde çalışılma aşamasında.
Bu hamle, ABD'nin gelişmiş yapay zeka silikonu üzerindeki ihracat kontrollerinin Çinli firmaların öncü sınıf modeller üretmesini engellemede başarısız olduğuna dair şimdiye kadarki en güçlü sinyal olarak okunuyor. Aralarında South China Morning Post, Reuters ve VentureBeat'in de bulunduğu çok sayıda yayın kuruluşu lansmanı bildirdi ve Crypto Briefing, LongCat-2.0'ı şimdiye kadar yapılmış en büyük açık kaynak kodlama modellerinden biri olarak tanımladı. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Temsilciler için oluşturulmuş bir Uzmanlar Karması modeli
LongCat-2.0 Uzmanların Karışımı (MoE) mimarisini kullanır; bu, her istekte 1,6 trilyon parametrenin tamamını etkinleştirmediği anlamına gelir. Bunun yerine, her bir jetonu dinamik olarak yaklaşık 33 milyar ila 56 milyar aktif parametre üzerinden yönlendirerek, onu karşılaştırılabilir büyüklükteki yoğun bir modelden çok daha verimli tutarken, yararlanılabilecek geniş bir bilgi tabanını korur.
Bu verimlilik maliyet açısından önemlidir. MoE tasarımları büyük ölçekli modeller için tam olarak baskın mimari haline geldi çünkü toplam kapasiteyi sorgu başına hesaplamadan ayırarak laboratuvarların her aramada her parametre için müşterilerden ücret talep etmeden çok büyük modeller göndermesine olanak tanıyor.
Model, 1 milyon jetonluk bir bağlam penceresini destekler; bu, önemli bir kod tabanının tamamını ve bunun üzerinden tek bir geçişte mantık yürütecek kadar büyüktür; bu, dosya dosya çalışmak yerine tüm depoları akılda tutması gereken otonom kodlama aracıları tarafından giderek daha fazla talep edilen bir yetenektir.
Karşılaştırmalar ve gerçek dünya kullanımı
Crypto Briefing'e göre, gerçek dünyadaki yazılım mühendisliğini ölçmek için tasarlanan kıyaslamalarda LongCat-2.0, SWE-bench Pro'da 59,5 ve Terminal-Bench'te 70,8 puan yayınladı. Bu değerlendirme paketleri, modellerin, tek seferlik basit programlama bulmacaları yerine, gerçek geliştirme çalışmasının karmaşık, çok adımlı zorluklarını (hataları düzeltme, özellikler yazma, mevcut kodda gezinme) ne kadar iyi ele aldığını test eder.
VentureBeat ayrıca, modelin, resmi açık kaynak sürümü öncesinde ajansal kodlama sıralamasında popüler çok modelli API ağ geçidi olan "OpenRouter'da lider" olduğunu belirtti. OpenRouter, 60'tan fazla sağlayıcıdan 400'den fazla modeli bir araya getiriyor ve kullanım verileri, geliştiricilerin gerçekte çalıştırmayı seçtiği modelleri bir endüstri barometresi olarak değerlendiriyor.
50.000 yerli çip üzerine eğitim verildi
En çok dikkat çeken detay donanımdır. Meituan, LongCat-2.0'ı tamamen Çin yapımı hızlandırıcılardan inşa edilen 50.000 kartlık yerel bilgi işlem kümesi üzerinde eğitip çalıştırdığını söyledi. Crypto Briefing'e göre bu, eğitimin hiçbir aşamasında Nvidia A100 veya H100'lerin ve AMD MI300X birimlerinin kullanılmadığı anlamına geliyor; dünya çapındaki çoğu büyük model geliştirmeyi destekleyen donanımdan net bir kopuş.
Meituan, 50.000 kartlık kümenin yerli Çin donanımı için bu ölçekte bir ilki temsil ettiğini iddia ediyor. Eğitim çalışması, 2022'nin sonlarından bu yana Çin'in en son teknolojiye sahip yapay zeka çiplerine erişimini sistematik olarak kısıtlayan ABD ihracat kontrollerine rağmen tamamlandı. Analistler, bunun Çinli çip üreticileri ve müşterileri performans farkını kapattıkça kontrollerin gücünün azaldığı anlamına geldiğini söylüyor.
Sarılma Yüzünde ağırlıklar mevcut
Açık kaynak çerçevesine uygun olarak Meituan, model ağırlıklarını ve destekleyici kaynakları "meituan-longcat" organizasyonu altında Hugging Face'te yayınladı. Bu, kurumsal kod tabanları, güvenlik denetimi veya otomatik hata ayıklama için modelde ince ayar yapmak isteyen ancak benzer bir şeyi sıfırdan eğitmeye asla gücü yetmeyen geliştiriciler ve araştırmacılar için engeli azaltır.
Açık sürüm ayrıca, açık ağırlık modellerinin, jeton başına maliyetler ve özel API'lerle gelen veri işleme endişeleri olmadan kendi kendine barındırılabileceği, denetlenebileceği ve değiştirilebileceği aracılı kodlama ekosistemini de doğrudan besler; bu, üçüncü taraf bir buluta özel kod gönderme konusunda ihtiyatlı olan kuruluşlar için önemli bir husustur.
Hızlı bir model soyu
LongCat-2.0 bir gecede ortaya çıkmadı. Bu soy, Eylül 2025'te piyasaya sürülen 560 milyar parametreli bir model olan LongCat-Flash'a kadar uzanıyor ve ardından Mart 2026'da çok modlu bir model olan LongCat-Next geliyor. Yeni sürüm, bir yıldan kısa bir süre içinde selefinin parametre sayısını neredeyse üç katına çıkarıyor; bu da Çin laboratuvarlarının şu anda temel modeller üzerinde yinelediği baş döndürücü hızı yansıtıyor.
Lansman aynı zamanda Çin sistemlerinin gerçek dünyadaki geliştirici kullanımında artış gösterdiği ve artık toplayıcı platformlarda token tüketimi sıralamasında üst sıralarda yer aldığı küresel model sıralama tablosunun daha geniş bir şekilde yeniden düzenlendiği bir dönemde gerçekleşti.
Çip kontrolü tartışması açısından bu ne anlama geliyor?
Washington'daki politika yapıcılar için LongCat-2.0 rahatsız edici bir veri noktasıdır. İhracat kontrol stratejisinin temel önermesi, son teknoloji çiplere erişimin engellenmesinin Çin'in yapay zeka ilerlemesini yavaşlatacağıydı. Yerli donanım üzerinde başarılı bir şekilde eğitilen her model, bu varsayımı zayıflatıyor ve kısıtlamaların, önlemeyi amaçladıkları kendi kendine yeterliliği hızlandırıyor olabileceğini öne sürüyor.
Meituan'ın kendisi de kamuoyunda ölçülü bir ton sergiledi. Futu tarafından taşınan raporlara göre, kurucu ve CEO Wang Xing yakın zamanda şirketin yapay zeka yatırımına olan bağlılığını yinelerken, "mali kapasitesinin ötesinde körü körüne yatırım yapmayacağını" vurguladı.
Şimdilik, geliştiriciler için sonuç somut: sınıra yakın, milyon jetonlu bir kodlama modeli ücretsiz olarak indirilebilir ve tek bir kısıtlı Amerikan çipi olmadan oluşturuldu. ABD laboratuvarları ister daha ucuz açık ağırlıklarla, ister daha sıkı kontrollerle, ister ham performansa yönelik yenilenmiş bir baskıyla karşılık versin, rekabet ortamı yeniden değişti.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
