LongCat-2.0

这是什么

LongCat-2.0 是一个采用混合专家（MoE）架构的超大规模语言模型，参数量达到 1.6 万亿（1.6T）。其最大特点是完全在 AI 专用芯片（ASIC）上完成训练，这在开源大模型领域较为罕见。项目在 Product Hunt 上作为开源 AI 项目发布，面向技术研究者和开发团队。

核心功能

• 超大规模 MoE 架构：1.6T 参数的混合专家模型，理论上可提供更强的推理和生成能力
• AI ASIC 训练：完全依赖专用 AI 芯片训练，可能在能效和成本上有独特优势
• 开源可用：代码和模型权重开源，供研究和二次开发使用

适合谁

适合拥有算力资源的 AI 研究机构、大模型技术团队，以及对 MoE 架构和 ASIC 训练感兴趣的开发者。由于缺少详细文档和中文支持，个人用户或中小团队使用门槛较高，且需要梯子访问相关资源。