Sunt greutățile deschise și pot rula LongCat 2.0 local?

Da, greutățile sunt publice pe Hugging Face în depozitul meituan-longcat/LongCat-2.0. Cu 1,6T parametri total este un model mare, deci implementarea locală cere hardware substanțial.

Cât costă LongCat 2.0 și care este fereastra sa de context?

Prin API costă 0,30 USD per milion de tokeni de intrare și 1,20 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de puțin peste 1 milion de tokeni.

Cum diferă LongCat 2.0 de alte modele mari MoE?

Principalul său diferențiator este mecanismul LongCat Sparse Attention, proiectat special pentru a face eficientă urmărirea unor contexte foarte lungi, combinat cu antrenamentul pe sute de miliarde de tokeni cu context de 1M — ceva ce majoritatea modelelor MoE comparabile nu au făcut la această scară.

LongCat 2.0

3609°

#llm #meituan #raționament #programare #agenți #context lung

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Meituan | context de 1.048.756 tokeni | 0,30$/M input, 1,20$/M output. LongCat 2.0 este un model de limbaj sparse mixture-of-experts de la Meituan, cu 48B parametri activi dintr-un total de 1,6T. Este potrivit pentru programare, modificări la nivel de depozit, rezolvare de probleme pe termen lung și fluxuri agentice.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

LongCat 2.0 este un model sparse mixture-of-experts de la Meituan, activând 48B din cei 1,6T parametri per token și antrenat pe peste 35 trilioane de tokeni cu o fereastră de context nativă de 1M tokeni. Arhitectura sa este construită special pentru sarcini pe termen lung: modificări la nivel de depozit de cod, fluxuri de lucru agentice și raționament susținut pe intrări foarte lungi. Greutățile deschise și un preț modest al API-ului îl fac demn de luat în considerare dacă lucrezi la frontiera lungimii contextului.

Cunoscut pentru

Context nativ de 1M tokeni, antrenat pe sute de miliarde de tokeni cu context lung
Potrivit puternic pentru editări la nivel de depozit și execuție de sarcini agentice
Se integrează direct cu Claude Code, OpenClaw și Hermes harnesses
Mecanismul LongCat Sparse Attention reduce costul de a urmări contexte masive
Greutăți deschise disponibile pe Hugging Face

Atenție la

1,6T parametri total înseamnă că implementarea locală necesită hardware serios; majoritatea utilizatorilor vor folosi API-ul.
Benchmark-urile din fișa modelului sunt măsurate intern, deci comparațiile independente terțe sunt limitate.
Termenii licenței nu sunt detaliați în informațiile publicate; verifică depozitul Hugging Face înainte de utilizarea comercială.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Refactorizare la nivel de depozit

Iată un depozit Python cu trei fișiere. Baza de cod folosește în prezent un dicționar global de configurare transmis ca argument de funcție peste tot. Refactorizează-l să folosească o dataclass tipizată injectată printr-un context manager, actualizează toate locurile de apel și scrie o notă scurtă de migrare explicând ce s-a schimbat și de ce.

Raționament pe document lung

Copiez mai jos o specificație tehnică de 200 de pagini. Citește-o integral, apoi răspunde: care sunt cele trei compromisuri de design cele mai semnificative făcute de autori, ce dovezi din document susțin fiecare și ce ai schimba dacă ai revizui specificația astăzi?

Plan agent multi-pas

Ajut la automatizarea unui pipeline de lansare software. Având acești pași: rularea testelor, construirea unei imagini Docker, împingerea către un registru, actualizarea unui chart Helm și deschiderea unui pull request, scrie un grafic de dependențe, identifică care pași pot rula în paralel și produce un script shell care să îi execute în ordinea corectă cu gestionarea erorilor.

Compară cu

GPT-6 Luna
Model doar API
context de 1,050,000 tokeni · $0.10/M intrare, $0.50/M ieșire
Claude Opus 5.5
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $4.00/M intrare, $20.00/M ieșire
Muse Spark 1.3 Contributor
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.10/M intrare, $0.20/M ieșire
Gemini 3.8 Flash
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.83/M intrare, $4.12/M ieșire

Mai multe modele text de la meituan

Întrebări frecvente

Sunt greutățile deschise și pot rula LongCat 2.0 local?: Da, greutățile sunt publice pe Hugging Face în depozitul meituan-longcat/LongCat-2.0. Cu 1,6T parametri total este un model mare, deci implementarea locală cere hardware substanțial.
Cât costă LongCat 2.0 și care este fereastra sa de context?: Prin API costă 0,30 USD per milion de tokeni de intrare și 1,20 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de puțin peste 1 milion de tokeni.
Cum diferă LongCat 2.0 de alte modele mari MoE?: Principalul său diferențiator este mecanismul LongCat Sparse Attention, proiectat special pentru a face eficientă urmărirea unor contexte foarte lungi, combinat cu antrenamentul pe sute de miliarde de tokeni cu context de 1M — ceva ce majoritatea modelelor MoE comparabile nu au făcut la această scară.

Verdictul căpitanului
Un MoE serios pentru contexte lungi care își merită locul dacă lucrezi cu baze mari de cod sau documente care depășesc limita de context a oricărui alt model.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

LongCat 2.0 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm meituan raționament programare agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele