Meituan из Китая обучает модель на 1,6 трлн параметров без Nvidia!

Meituan, платформа доставки еды (но на самом деле технологическая компания), выпустила LongCat-2.0 — языковую модель на 1,6 триллиона параметров. По словам Meituan, эта модель показывает, что передовой ИИ можно обучать на отечественных вычислительных платформах.

1Без Nvidia: что за железо

Модель обучалась на кластере из более чем 50 000 отечественных ИИ-ускорителей без единого чипа Nvidia. Кластер обработал свыше 35 триллионов токенов. Команда, работающая над крупными моделями, была создана в 2023 году, а первую модель выпустила в конце 2025-го.

2Бенчмарки: где опережает, где отстаёт

На бенчмарках агентного кодирования, таких как SWE-bench Pro (59,5) и SWE-bench Multilingual (77,3), LongCat-2.0 показывает результаты лучше некоторых западных моделей. Но на других бенчмарках, таких как IFEval (90,0), IMO-AnswerBench (81,8) и GPQA-diamond (88,9), она отстаёт от лучших западных моделей. Также стоит учитывать, что модель пока не опубликована на HuggingFace, и мы не знаем, чей чипсет она использует. Так что к заявленным результатам стоит относиться со здоровой долей скепсиса.

Если эти результаты верны, это станет веским аргументом против утверждения, что американские ограничения на экспорт чипов Nvidia (действующие с 2022 года) реально мешают Китаю продвигаться в области передового ИИ. Разумеется, это не единственный случай, когда китайские компании заявляют нечто подобное. Но это один из самых наглядных примеров с конкретными цифрами по объёму вычислительных мощностей и размеру обучающих данных.