LongCat-2.0

這是什麼

LongCat-2.0 是一個採用混合專家（MoE）架構的超大規模語言模型，引數量達到 1.6 萬億（1.6T）。其最大特點是完全在 AI 專用晶片（ASIC）上完成訓練，這在開源大模型領域較為罕見。專案在 Product Hunt 上作為開源 AI 專案釋出，面向技術研究者和開發團隊。

核心功能

• 超大規模 MoE 架構：1.6T 引數的混合專家模型，理論上可提供更強的推理和生成能力
• AI ASIC 訓練：完全依賴專用 AI 晶片訓練，可能在能效和成本上有獨特優勢
• 開源可用：程式碼和模型權重開源，供研究和二次開發使用

適合誰

適合擁有算力資源的 AI 研究機構、大模型技術團隊，以及對 MoE 架構和 ASIC 訓練感興趣的開發者。由於缺少詳細文件和中文支援，個人使用者或中小團隊使用門檻較高，且需要梯子訪問相關資源。