开源模型

美团 LongCat-2.0 2.0

LongCat-系列 · 美团 · 2026-06发布

开源支持本地部署国内可直连长上下文代码专用

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模型介绍

美团开源的万亿参数 MoE 模型，1.6T 总参 / 约 48B 激活，原生 1M 超长上下文，MIT 许可，创新 LongCat 稀疏注意力与 N-gram Embedding，支持国产算力卡推理。

模型基础信息

模型系列LongCat-系列

开发机构美团

发布时间2026-06

参数规模1.6T（MoE，激活约 48B）

上下文窗口1M

模型类型文本（Agentic Coding）

中文能力优秀

使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署

免费额度与收费政策

开源权重免费

免费规则详情

权重 MIT 开源，自行部署（需高端 GPU 或国产算力集群）。

收费标准简介

开源免费；算力自备。

模型能力介绍

✅ 核心优势

万亿参数级别
原生 1M 上下文
MIT 最宽松许可
首个国产 5 万卡集群训推

⚠️ 短板与局限

部署门槛极高
需多卡集群
无官方 API

🎯 适用场景

超长文档处理
gentic Coding
企业私有化大模型
国产算力集群部署

模型使用教程

本章节整理美团 LongCat-2.0 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。

体验网址：<https://longcat.chat>（LongCat 官网，美团提供在线体验）。
能力简介：美团开源万亿参数 MoE 模型，1.6T 总参 / 约 48B 激活，原生 1M 上下文，专为 Agentic Coding 设计。
适用场景：超长文档处理、Agentic Coding、企业私有化大模型、国产算力集群部署。
使用建议：万亿模型部署门槛高，需多卡集群或国产算力卡。
开发接入：权重开源，参考 GitHub 部署；无官方 API。

访问 [GitHub](https://github.com/meituan-longcat/LongCat-2.0) 或 [Hugging Face](https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0)。
下载权重（MIT 许可）：

git lfs install
git clone https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0

准备高端 GPU 集群或国产算力集群（参考官方 NPU 适配代码）。

启动 SGLang 服务

pip install sglang
python -m sglang.launch_server --model-path meituan-longcat/LongCat-2.0 --host 0.0.0.0 --port 8000

curl 调用（OpenAI 兼容）

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"LongCat-2.0","messages":[{"role":"user","content":"帮我分析这段长文档"}]}'

Python 调用

pip install openai

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")
resp = client.chat.completions.create(
    model="LongCat-2.0",
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我分析这段长文档"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

> 提示：国产卡部署请参考 GitHub 的 SGLang-FluentLLM NPU 分支。

部署方式：开源权重（MIT），支持 SGLang 部署，GPU 与 NPU 均可。
硬件要求：1.6T 总参，建议多卡高端 GPU 或国产算力集群。
参考：官方提供 GPU（SGLang PR）与 NPU（SGLang-FluentLLM）部署方案。

💡 使用小技巧

国产卡可参考官方 SGLang-FluentLLM 适配代码。

❓ 常见问题 FAQ

Q1：有 API 吗？

A1：无官方 API，需自行部署。

访问备注与注意事项

2026-06-30 发布，2026-07-12 全量开源