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LongCat-2.0

分类:大模型应用

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工具介绍

## 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。

基本信息

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所属分类
大模型应用