美団が国産AIチップのみを用いて1.6兆パラメータのLongCat-2.0を訓練しました。35兆トークン以上のデータを学習させ、米国の輸出規制下でも大規模な言語モデルを開発できることを示しています。一部のベンチマークでは西側の主要モデルを上回る成績を出していますが、他のテストでは後れを取っており、評価はまちまちです。
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中国の美団が、1.6兆パラメータのAIモデル「LongCat-2.0」を、国産のAIチップのみを使った5万個以上のクラスタで訓練しました。35兆トークン以上のデータを学習させています。
なぜ重要か
米国は2022年以降、中国向けの半導体輸出規制を実施していますが、美団の成功は中国が米国製チップなしで競争力のあるAIモデルを開発できることを示唆しています。ただし詳細な検証はまだ困難な状態です。
注目点
ベンチマーク成績は混在しています。SWE-bench Pro（59.5）とSWE-bench Multilingual（77.3）ではGemini 3.1 ProやGPT-5.5を上回りますが、IFEval（90.0）やGPQA-diamond（88.9）ではGeminiやGPT-5.5に劣後しています。モデルはまだHuggingFaceで公開されていません。
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