Meituan ouvre LongCat-2.0 : 1,6 billion de paramètres, entraîné sur des puces chinoises

La société chinoise Meituan, connue pour son application de livraison de repas, a officiellement dévoilé le modèle LongCat-2.0 en open source. Ce modèle de 1,6 billion de paramètres était auparavant connu sous le pseudonyme Owl Alpha et a dominé les classements mondiaux des développeurs sur OpenRouter. Le développement vise à perturber la domination des entreprises fermées dans le génie logiciel autonome.

L'architecture Mixture-of-Experts (MoE) permet d'activer seulement une fraction des paramètres par jeton, avec une fenêtre de contexte native de 1 million de jetons. Meituan propose le modèle sous licence MIT, favorable à une utilisation commerciale. La tarification est agressive : les hits de cache de contexte sont gratuits, et les tarifs standard sont réduits à 0,30 $ par million de jetons en entrée et 1,20 $ en sortie pendant une promotion limitée.

La particularité majeure est que le modèle a été entièrement entraîné sur des circuits intégrés spécifiques (ASIC) chinois, dans un cluster de plus de 50 000 puces. Cela prouve qu'il est possible de développer des modèles d'IA de pointe sans dépendre des GPU Nvidia, qui dominent actuellement le marché. Cette réussite pourrait menacer la position dominante de Nvidia dans le secteur.

Cette annonce intervient alors que les États-Unis renforcent les restrictions à l'exportation. Des entreprises américaines comme OpenAI et Anthropic ont dû limiter l'accès à leurs modèles les plus récents sur demande gouvernementale. Cela crée une opportunité pour les modèles open source chinois, qui offrent des alternatives performantes et abordables aux développeurs du monde entier.

Lors de son test anonyme sur OpenRouter, Owl Alpha a traité environ 10,1 billions de jetons par mois, soit une augmentation de 242 % par rapport au mois précédent. Le modèle a atteint la première place dans l'espace de travail Hermes Agent, la deuxième dans les déploiements Claude Code et la troisième dans les environnements OpenClaw. Les innovations techniques incluent l'attention sparse LongCat, qui optimise le traitement des longs contextes.