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LongCat-2.0

AI ASICのみで訓練された1.6兆パラメータMoE

Artificial Intelligence Open Source

概要

LongCat-2.0はMITライセンスの1.6T MoEモデル。1トークンあたり約480億のアクティブパラメータ、1Mのコンテキスト、LongCat Sparse Attentionを備え、コーディングとエージェント系ワークフロー向けのポスト訓練を想定しています。AI ASICのスーパーポッドで訓練され、Claude Code/OpenClaw/Hermesと統合可能です。

特徴と訓練

  • オープンウェイト(MIT)
  • Nvidia中心の訓練以外でも安定さを追求
  • 訓練は35Tトークン超、ロールバックなし、不可逆損失スパイクなし

ユースケース

  • コーディング支援とエージェントワークフローの強化
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