Meituan, tập đoàn công nghệ Trung Quốc nổi tiếng thế giới với đế chế giao đồ ăn, đã phát hành và mã nguồn mở LongCat-2.0, một mô hình trí tuệ nhân tạo 1,6 nghìn tỷ tham số được xây dựng nhằm mục đích kỹ thuật phần mềm tác nhân. Bản phát hành, được công bố vào ngày 30 tháng 6 năm 2026, đáng chú ý không chỉ về quy mô mà còn về cách nó được đào tạo: hoàn toàn dựa trên chip Trung Quốc sản xuất trong nước, không có bộ tăng tốc Nvidia hoặc AMD trong quá trình triển khai.
Động thái này được coi là tín hiệu mạnh mẽ nhất cho thấy các biện pháp kiểm soát xuất khẩu silicon AI tiên tiến của Mỹ đang không thể ngăn cản các công ty Trung Quốc sản xuất các mẫu hàng đầu. Nhiều cửa hàng, bao gồm South China Morning Post, Reuters và VentureBeat, đã đưa tin về sự ra mắt, trong đó Crypto Briefing mô tả LongCat-2.0 là một trong những mô hình mã hóa nguồn mở lớn nhất từng được xây dựng. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
Mô hình Kết hợp các chuyên gia được xây dựng cho các đại lý
LongCat-2.0 sử dụng kiến trúc Hỗn hợp các chuyên gia (MoE), nghĩa là nó không kích hoạt tất cả 1,6 nghìn tỷ tham số theo mọi yêu cầu. Thay vào đó, nó tự động định tuyến từng mã thông báo thông qua khoảng 33 tỷ đến 56 tỷ tham số hoạt động, giữ cho nó hiệu quả hơn nhiều so với một mô hình dày đặc có kích thước tương đương trong khi vẫn giữ được nền tảng kiến thức phong phú để rút ra.
Hiệu quả đó quan trọng đối với chi phí. Các thiết kế của MoE đã trở thành kiến trúc chủ đạo cho các mô hình quy mô lớn một cách chính xác vì chúng tách tổng công suất khỏi tính toán theo mỗi truy vấn, cho phép các phòng thí nghiệm gửi các mô hình rất lớn mà không tính phí khách hàng cho mọi tham số trong mỗi cuộc gọi.
Mô hình này hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh gồm 1 triệu mã thông báo, đủ lớn để sử dụng toàn bộ cơ sở mã đáng kể và xử lý nó trong một lần duy nhất - một khả năng ngày càng được yêu cầu bởi các tác nhân mã hóa tự trị vốn phải ghi nhớ toàn bộ kho lưu trữ thay vì tệp công việc theo tệp.
Điểm chuẩn và cách sử dụng trong thế giới thực
Theo các điểm chuẩn được thiết kế để đo lường công nghệ phần mềm trong thế giới thực, LongCat-2.0 đã đăng số điểm 59,5 trên SWE-bench Pro và 70,8 trên Terminal-Bench, theo Crypto Briefing. Các bộ đánh giá này kiểm tra xem các mô hình xử lý tốt như thế nào các thách thức phức tạp, gồm nhiều bước của công việc phát triển thực sự — sửa lỗi, viết tính năng, điều hướng mã hiện có — thay vì các câu đố lập trình một lần đơn giản.
VentureBeat lưu ý riêng rằng mô hình này đã "dẫn đầu OpenRouter", cổng API đa mô hình phổ biến, trong bảng xếp hạng mã hóa tác nhân trước khi phát hành mã nguồn mở chính thức. OpenRouter tổng hợp hơn 400 mô hình từ hơn 60 nhà cung cấp và dữ liệu sử dụng của nó được coi rộng rãi như một phong vũ biểu trong ngành về những mô hình mà các nhà phát triển thực sự chọn chạy.
Được đào tạo trên 50.000 chip nội địa
Chi tiết thu hút sự chú ý nhất là phần cứng. Meituan cho biết họ đã đào tạo và chạy LongCat-2.0 trên cụm điện toán nội địa 50.000 thẻ được xây dựng hoàn toàn từ các máy gia tốc do Trung Quốc sản xuất. Theo Crypto Briefing, điều đó có nghĩa là không có Nvidia A100 hay H100 và không có thiết bị AMD MI300X nào được sử dụng ở bất kỳ giai đoạn đào tạo nào - một sự đột phá hoàn toàn so với phần cứng đã hỗ trợ hầu hết quá trình phát triển mô hình lớn trên toàn thế giới.
Meituan tuyên bố cụm 50.000 thẻ đại diện cho quy mô đầu tiên dành cho phần cứng nội địa Trung Quốc. Quá trình đào tạo đã hoàn thành bất chấp các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Hoa Kỳ đã hạn chế một cách có hệ thống khả năng tiếp cận của Trung Quốc với các chip AI tiên tiến kể từ cuối năm 2022. Các nhà phân tích cho rằng, hàm ý là đòn bẩy của các biện pháp kiểm soát đang bị xói mòn khi các nhà sản xuất chip Trung Quốc và khách hàng của họ thu hẹp khoảng cách về hiệu suất.
Số cân có sẵn trên Ôm Mặt
Để phù hợp với khung mã nguồn mở, Meituan đã công bố trọng lượng mô hình và các tài nguyên hỗ trợ trên Ôm mặt thuộc tổ chức "meituan-longcat". Điều đó làm giảm rào cản đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu muốn tinh chỉnh mô hình cho cơ sở mã doanh nghiệp, kiểm tra bảo mật hoặc gỡ lỗi tự động nhưng không bao giờ có đủ khả năng để đào tạo thứ gì đó có thể so sánh được từ đầu.
Bản phát hành mở cũng cung cấp trực tiếp vào hệ sinh thái mã hóa tác nhân, nơi các mô hình trọng lượng mở có thể được tự lưu trữ, kiểm tra và sửa đổi mà không phải trả chi phí cho mỗi mã thông báo và các mối lo ngại về xử lý dữ liệu đi kèm với API độc quyền — một cân nhắc quan trọng đối với các doanh nghiệp cảnh giác với việc gửi mã độc quyền tới đám mây của bên thứ ba.
Một dòng dõi mô hình nhanh chóng
LongCat-2.0 không xuất hiện chỉ sau một đêm. Dòng dõi quay trở lại LongCat-Flash, một mô hình có 560 tỷ thông số được phát hành vào tháng 9 năm 2025, tiếp theo là LongCat-Next, một biến thể đa phương thức, vào tháng 3 năm 2026. Bản phát hành mới gần gấp ba số lượng thông số của phiên bản tiền nhiệm trong vòng chưa đầy một năm, phản ánh tốc độ chóng mặt mà các phòng thí nghiệm Trung Quốc hiện đang lặp lại trên các mô hình nền tảng.
Sự ra mắt này cũng diễn ra trong bối cảnh có sự thay đổi rộng rãi hơn trên bảng xếp hạng mô hình toàn cầu, trong đó các hệ thống của Trung Quốc đã tăng cường sử dụng nhà phát triển trong thế giới thực và hiện là thứ hạng tiêu thụ mã thông báo hàng đầu trên các nền tảng tổng hợp.
Ý nghĩa của cuộc tranh luận về kiểm soát chip
Đối với các nhà hoạch định chính sách ở Washington, LongCat-2.0 là một điểm dữ liệu khó chịu. Tiền đề trọng tâm của chiến lược kiểm soát xuất khẩu là việc từ chối tiếp cận các con chip tiên tiến nhất sẽ làm chậm tiến độ phát triển AI của Trung Quốc. Mọi mô hình được đào tạo thành công trên phần cứng trong nước đều làm suy yếu tiền đề đó, cho thấy các hạn chế có thể đang đẩy nhanh khả năng tự cung cấp mà chúng nhằm ngăn chặn.
Bản thân Meituan đã tạo được tiếng vang trong công chúng. Theo báo cáo của Futu, người sáng lập và giám đốc điều hành Wang Xing gần đây đã nhắc lại cam kết của công ty đối với việc đầu tư vào AI, đồng thời nhấn mạnh rằng họ sẽ không “đầu tư một cách mù quáng vượt quá khả năng tài chính của mình”.
Hiện tại, mục tiêu dành cho các nhà phát triển là cụ thể: một mô hình mã hóa hàng triệu token gần biên giới có thể tải xuống miễn phí và được xây dựng mà không cần đến một con chip hạn chế nào của Mỹ. Cho dù các phòng thí nghiệm của Hoa Kỳ đáp ứng bằng quả cân mở rẻ hơn, kiểm soát chặt chẽ hơn hay thúc đẩy hiệu suất thô mới, bối cảnh cạnh tranh lại thay đổi một lần nữa.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
