LongCat-2.0: Chinas KI-Modell trainiert ohne einen Nvidia-Chip

Meituan veröffentlicht LongCat-2.0, ein KI-Modell, das komplett auf chinesischer Hardware trainiert wurde und in Benchmarks überzeugt.

Der chinesische Technologiekonzern Meituan hat sein neues KI-Modell LongCat-2.0 der Öffentlichkeit zugänglich gemacht – trainiert ohne einen einzigen Nvidia-Chip.

Das Modell mit 1,6 Billionen Parametern und einem Kontextfenster von einer Million Tokens basiert auf einer Mixture-of-Experts-Architektur (MoE). Meituan stellte LongCat-2.0 unter der MIT-Lizenz zur Verfügung, was sowohl kommerzielle als auch Forschungsnutzung erlaubt. Die Veröffentlichung erfolgte am heutigen Sonntag.

Training auf heimischer Infrastruktur

Das Besondere an LongCat-2.0: Das Modell wurde vollständig auf chinesischer Recheninfrastruktur trainiert. Meituan setzte dafür mehr als 50.000 heimische KI-Beschleuniger und ASICs ein – darunter Hardware von Huawei, Moore Threads und MetaX. Der Trainingsprozess umfasste rund 35 Billionen Tokens und kam komplett ohne Nvidia-GPUs aus.

Dieser Schritt ist bemerkenswert, denn noch immer dominieren Nvidia-Chips die globale KI-Landschaft. Zwar deuten Berichte darauf hin, dass chinesische Firmen bald begrenzte Mengen der Nvidia H200-GPUs erwerben dürfen, um Engpässe zu lindern. Meituan setzt jedoch bewusst auf Autarkie. Die Herausforderung liegt dabei im Software-Ökosystem: Nvidias CUDA-Plattform ist der Branchenstandard, während chinesische Alternativen wie Huaweis CANN noch aufholen müssen.

Leistungsstark bei Code und Mathematik

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LongCat-2.0 ist speziell für agentisches Programmieren und formale Logikaufgaben optimiert. In den selbst veröffentlichten Benchmarks erreichte das Modell 59,5 Punkte im SWE-bench Pro – und ließ damit namhafte Konkurrenz hinter sich:

• Gemini 3.1 Pro: 54,2
• GPT-5.5: 58,6
• Claude 4.6 Opus: 57,3

Weitere Ergebnisse: Im SWE-bench Multilingual erzielte LongCat-2.0 77,3 Punkte, im FORTE-Test 73,2. Beim Terminal-Bench 2.1 übertraf es Gemini 3.1 Pro, blieb aber hinter GPT-5.5 und Claude 4.8 Opus zurück.

Schwächen zeigt das Modell dagegen bei anspruchsvollen wissenschaftlichen Aufgaben, der Befolgung komplexer Anweisungen und beim autonomen Browsen. Trotz der 1,6 Billionen Gesamtparameter nutzt die MoE-Architektur pro Token nur rund 48 Milliarden aktive Parameter – das sorgt für hohe Effizienz.

Marktpositionierung und Preisvorteil

Bevor LongCat-2.0 heute offiziell debütierte, durchlief es zwei Monate anonyme Tests auf der Plattform OpenRouter – unter dem Codenamen Owl Alpha. In dieser Zeit generierte das Modell monatlich 10,1 Billionen Tokens.

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Meituan positioniert LongCat-2.0 als kostengünstige Hochleistungsalternative für Entwickler. Die Preise: rund 0,75 Euro pro Million Input-Tokens – ein Bruchteil der geschätzten fünf Euro, die GPT-5.5 kostet. Um das heimische Ökosystem zu stärken, veröffentlichte Meituan zudem speziellen Inferenz-Code, der für chinesische KI-Chips optimiert ist.

Der Launch folgt auf das Vorgängermodell LongCat-Flash-Thinking vom Herbst 2025, das mit dem DORA-Verstärkungslernframework arbeitete. Während LongCat-2.0 einen Meilenstein für die Nutzung heimischer Hardware darstellt, arbeiten die globalen Spitzenreiter bereits an der nächsten Generation: GPT-5 wird auf vier Billionen Parameter geschätzt, Nachfolgemodelle werden für diesen Sommer erwartet.