知识卡片:美团开源LongCat 2.0并上线全场景AI Agent平台CatPaw
英文标题: Meituan Open-Sources LongCat 2.0 and Launches AI Agent Platform CatPaw
英文关键词: LongCat 2.0; trillion-parameter model; native 1M context; CatPaw; AI Agent; domestic AI chips
原始来源: 腾讯研究院AI速递 20260728(搜狐转载) https://m.sohu.com/a/1055478416_455313?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334
一句话结论
美团开源了总参数1.6T、平均激活约48B的万亿参数模型LongCat 2.0,原生支持100万超长上下文,是首个在五万张国产算力卡上完成全流程训练推理的万亿模型;同时上线全场景AI Agent平台CatPaw,已覆盖美团内部9万员工、搭建3万个Agent,并融入本地生活全链路认知与专家技能。
事件概述
美团于2026年7月28日正式开源LongCat 2.0模型,并上线搭载该模型的AI Agent平台CatPaw。LongCat 2.0采用MoE架构,总参数量达1.6T,每个token平均激活约48B参数,原生支持100万token的超长上下文。该模型是业界首个在五万张国产算力卡上完成从训练到推理全流程的万亿参数模型。CatPaw平台支持移动端与PC双端协作,可在云端7×24小时运行,已深度应用于美团内部业务。
方法/产品要点
- LongCat 2.0模型:MoE架构,总参数1.6T,平均激活48B;原生支持100万token上下文;全流程训练与推理均在五万张国产算力卡上完成。
- CatPaw AI Agent平台:全场景支持,可同时在移动端和PC端协作运行;云端持续在线(7×24小时);融入美团本地生活全链路认知,封装门店经营、评价优化等专家技能;提供企业级Agent开发托管与私有化部署能力。
- 内部部署规模:已在美团内部覆盖9万名员工,搭建了3万个Agent实例(待核实具体覆盖范围是否为全员或有选择)。
主要结果或产业意义
- 证明了国产算力卡在大规模万亿参数模型训练推理上的可行性,降低了对外部高端芯片的依赖。
- 将AI Agent能力深度嵌入本地生活服务全链路,从门店经营到评价优化形成闭环,为垂直行业AI落地提供了参考范式。
- 内部大规模部署(9万员工、3万Agent)验证了万亿模型在企业级场景下的实用性和稳定性。
为什么重要
与已有相关卡片不同,本条聚焦于“万亿参数国产算力模型+垂直行业Agent平台”的工程落地,展示了从模型开源到内部全场景智能化的完整链路。相比SIMA 2等通用代理,CatPaw更强调本地生活领域的专家知识封装和企业级私有化部署能力,标志着万亿级MoE模型已在真实产业场景中进入规模应用阶段。
局限与不确定性
- LongCat 2.0的具体性能基准(如与GPT-4、Llama 3等对比的评测分数)尚未在材料中披露(待核实)。
- 五万张国产算力卡的具体供应商、芯片型号及实际训练效率未说明(待核实)。
- CatPaw平台对外部企业开放的定价策略、私有化部署门槛及数据安全方案未披露(待核实)。
可用于图书/PPT/简报的角度
- 国产算力突围:万亿模型在国产卡上完成全流程,可作为“自主AI算力生态”案例。
- 行业大模型+Agent模式:本地生活全链路认知封装专家技能,展示垂直场景AI agent的设计思路。
- 企业级AI落地:从模型开源到内部9万员工覆盖,说明万亿模型在超大规模组织中的实际部署路径。
- 超长上下文应用:原生100万上下文如何赋能门店经营评价等长文本场景。
与既有脉络的关系
作为增量信息补充:此前卡片(SIMA 2、编码智能体基准、Cursor Design Mode)侧重通用代理或开发工具。本条卡片首次呈现“万亿参数MoE模型+国产算力+垂直行业Agent”的完整落地实践,是对开源万亿模型与产业Agent结合的具体案例更新。
原始材料
来源文本摘要(摘自腾讯研究院AI速递):
六、美团开源LongCat 2.0,上线AI Agent平台CatPaw 1.美团开源万亿参数模型LongCat 2.0,总参数1.6T、平均激活约48B,原生支持100万超长上下文,是首个在五万张国产算力卡上完成全流程训练推理的万亿模型; 2.搭载该模型的全场景AI Agent平台CatPaw正式上线,支持移动端与PC双端协作、云端7×24运行,已在美团内部覆盖9万员工、搭建3万个Agent; 3.CatPaw融入美团本地生活全链路认知,封装门店经营、评价优化等专家技能,并提供企业级Agent开发托管与私有化部署能力。