Meituan, крупнейший китайский сервис доставки еды и городских услуг, представил LongCat-2.0: гигантскую ИИ-модель на 1,6 триллиона параметров. Но работает она не всей тушей сразу: для каждого ответа включается только нужная часть, около 48 миллиардов параметров. Главное здесь не рекорд ради рекорда, а то, что модель, по данным компании, обучали на китайских ИИ-чипах, без серьезных сбоев и откатов. Это уже не просто “китайцы сделали еще одну модель”, а заявка на собственную технологическую базу.
LongCat-2.0 сделан не для милых разговоров в чате, а для программирования и ИИ-агентов: таких систем, которые могут читать проект, пользоваться инструментами, править код и выполнять длинные цепочки действий. У модели заявлено окно контекста до 1 миллиона токенов, то есть ей можно дать огромный кусок кода, переписку или пачку документов, не разбивая всё на мелкие фрагменты. До релиза она, судя по публикациям, ходила под именем Owl Alpha и уже успела засветиться как сильная модель для агентской работы.
На домашнем компьютере такую вещь нормально не запустить. Очень грубо: только чтобы хранить все параметры, нужно около 3,2 ТБ памяти в обычном формате, около 1,6 ТБ в сжатом и примерно 800 ГБ даже в сильно ужатом виде, плюс память под длинный контекст. Это не “поставить на игровой ПК”, а скорее стойка с десятками дорогих видеокарт. Веса при этом, насколько видно сейчас, еще не выложены: страница на Hugging Face есть, лицензия MIT заявлена, но сами файлы пока помечены как “coming soon”. Даже с этой оговоркой LongCat-2.0 выглядит важным знаком: китайская ИИ-инфраструктура взрослеет именно там, где сейчас решается будущее рынка, в коде, агентах, длинном контексте и собственных чипах.
LongCat-2.0 сделан не для милых разговоров в чате, а для программирования и ИИ-агентов: таких систем, которые могут читать проект, пользоваться инструментами, править код и выполнять длинные цепочки действий. У модели заявлено окно контекста до 1 миллиона токенов, то есть ей можно дать огромный кусок кода, переписку или пачку документов, не разбивая всё на мелкие фрагменты. До релиза она, судя по публикациям, ходила под именем Owl Alpha и уже успела засветиться как сильная модель для агентской работы.
На домашнем компьютере такую вещь нормально не запустить. Очень грубо: только чтобы хранить все параметры, нужно около 3,2 ТБ памяти в обычном формате, около 1,6 ТБ в сжатом и примерно 800 ГБ даже в сильно ужатом виде, плюс память под длинный контекст. Это не “поставить на игровой ПК”, а скорее стойка с десятками дорогих видеокарт. Веса при этом, насколько видно сейчас, еще не выложены: страница на Hugging Face есть, лицензия MIT заявлена, но сами файлы пока помечены как “coming soon”. Даже с этой оговоркой LongCat-2.0 выглядит важным знаком: китайская ИИ-инфраструктура взрослеет именно там, где сейчас решается будущее рынка, в коде, агентах, длинном контексте и собственных чипах.