Meituan, el gigante chino de reparto de comida y servicios, más conocido como el operador de la plataforma Meituan Waimai (similar a DoorDash), ha publicado como código abierto LongCat 2.0, un modelo de lenguaje de mezcla de expertos de 1,6 billones de parámetros entrenado enteramente en chips ASIC de IA fabricados en China, sin involucrar ninguna GPU de Nvidia.
El modelo, publicado bajo la permisiva licencia MIT en GitHub y Hugging Face, representa uno de los modelos de pesos abiertos más grandes jamás disponibles. LongCat 2.0 utiliza una arquitectura de mezcla de expertos con aproximadamente 48 mil millones de parámetros activados por token de un total de 1,6 billones, y admite una ventana de contexto nativa de 1.000.000 de tokens a través de un mecanismo personalizado LongCat Sparse Attention.
Entrenado en 50.000 chips ASIC
El aspecto más significativo del lanzamiento no es el tamaño del modelo, sino el hardware en el que se construyó. Meituan entrenó LongCat 2.0 en un clúster de más de 50.000 chips aceleradores de IA chinos, ASICs de propósito específico en lugar de GPUs de Nvidia. El preentrenamiento abarcó millones de horas-acelerador y más de 35 billones de tokens. La empresa informa que no hubo retrocesos ni picos de pérdida irrecuperables durante el entrenamiento, lo que demuestra que el entrenamiento a escala fronteriza es alcanzable en hardware que no es de Nvidia.
Esto es importante porque los controles de exportación han dificultado cada vez más que las empresas chinas accedan a las GPU más avanzadas de Nvidia. El logro de Meituan sugiere que la brecha entre el entrenamiento con hardware de Nvidia y con hardware alternativo se está reduciendo más rápido de lo que muchos en la industria esperaban.
Rendimiento: superando a GPT-5.5 en codificación
LongCat 2.0 obtuvo una puntuación de 59,5 en SWE-bench Pro, un punto de referencia de ingeniería de software a nivel de repositorio, superando por poco los 58,6 de GPT-5.5. Anteriormente era conocido como el modelo anónimo “Owl Alpha” en OpenRouter, donde se clasificó entre los tres mejores modelos globales de la plataforma y encabezó la tabla de clasificación de Hermes Agent Workspace antes de que se revelara su identidad. En su punto máximo, Owl Alpha procesaba aproximadamente 10,1 billones de tokens por mes, con 559 mil millones de tokens diarios en promedio y un crecimiento intermensual del 242 por ciento.
El modelo también introduce innovaciones arquitectónicas, incluidos los Zero-Compute Experts y el marco de post-entrenamiento MOPD, ambos diseñados para mejorar la eficiencia en contextos largos y el rendimiento en tareas de agente.
Licencia MIT
La licencia MIT es la opción de código abierto comercialmente más permisiva disponible. Los desarrolladores pueden modificar, redistribuir e integrar LongCat 2.0 en software propietario sin tener que publicar su trabajo derivado como código abierto. Para las empresas, eso significa alojar el modelo por sí mismas para reducir la dependencia de API, mejorar la privacidad de los datos y reducir los costos operativos mediante aciertos gratuitos en la caché de contexto.
Los pesos del modelo figuran como “próximamente” en el repositorio de HuggingFace en el momento del anuncio, con la documentación y las especificaciones ya disponibles.
Traducido por Alessandra
Fuentes: Chinese DoorDash rival smashes open source record with 1.6-trillion-parameter LLM (TechRadar, July 9, 2026); Meituan Open Sources LongCat 2.0 (ComfyUI Wiki, June 30, 2026); Meituan Open Sources LongCat-2.0 Under MIT License (Open Source For You, June 2026)