Meituan lance discrètement le modèle d’IA LongCat-2.0-Preview avec des billions de paramètres, sans annonce officielle

Message de Gate News, 28 avril — Meituan a discrètement déployé un nouveau modèle d’IA, LongCat-2.0-Preview, sur sa plateforme d’API LongCat, avec un journal de mise à jour daté du 20 avril, mais n’a publié aucune annonce officielle ni aucun rapport technique. Contrairement aux modèles des séries LongCat précédentes (Flash-Chat, Flash-Thinking, Flash-Lite, Flash-Omni, Next), qui ont été lancés avec des articles de blog officiels, des rapports techniques et des sorties open-source sur Hugging Face et GitHub, la version 2.0-Preview ne propose aucun lien open-source et est disponible exclusivement via l’API.

Le journal de mise à jour du modèle met en avant trois capacités essentielles : le développement d’agents avec prise en charge native de l’appel d’outils, le raisonnement multi-étapes et les tâches à long contexte ; la maîtrise de la génération de code, de l’automatisation des workflows et de l’exécution d’instructions complexes ; et une intégration profonde avec Claude Code, OpenClaw, OpenCode et Kilo Code. D’après des rapports de plusieurs médias citant des sources au 24 avril, le nombre total de paramètres du modèle dépasse un billion, il utilise une architecture (Mixture of Experts) (MoE) et prend en charge une fenêtre de contexte de 1 million de jetons—à une échelle comparable à DeepSeek V4, également sorti le même jour.

Des initiés ont révélé que LongCat-2.0-Preview a été entraîné entièrement sur des grappes de calcul domestiques, en utilisant entre 50 000 et 60 000 cartes d’accélération fabriquées en Chine, ce qui en fait la plus grande tâche d’entraînement réalisée à ce jour sur une infrastructure d’IA domestique. Pendant la phase de test, le modèle offre une allocation quotidienne gratuite de 10 millions de jetons.