Meituan, LongCat-2.0'ı Açık Kaynak Yaptı: 1.6 Trilyon Parametreli Model Çin Çipleriyle Eğitildi

Çinli teslimat uygulaması şirketi Meituan, LongCat-2.0 adlı yapay zeka modelini GitHub, Hugging Face ve kendi platformunda açık kaynak olarak yayınladı. Bu model, son iki aydır OpenRouter'da 'Owl Alpha' takma adıyla küresel geliştirici listelerinde zirvede yer alıyordu. 1.6 trilyon parametreli Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi, 1 milyon token bağlam penceresi sunuyor ve ticari kullanıma uygun MIT lisansıyla dağıtılıyor.

Modelin fiyatlandırması oldukça agresif: önbellek isabetleri tamamen ücretsiz, sınırlı süreli promosyonla giriş token'ları milyon başına 0.30 dolar, çıkış token'ları ise 1.20 dolar. Standart fiyatlar ise sırasıyla 0.75 ve 2.95 dolar. Bu fiyatlar, küresel ölçekteki en iyi modellerle rekabet edebilecek düzeyde. Meituan'ın bu hamlesi, kapalı kaynak kurumsal yazılımların hakimiyetini kırmayı hedefliyor.

LongCat-2.0'ın en dikkat çekici yönü, tamamen Çin yapımı ASIC çipleriyle eğitilmiş olması. 50.000'den fazla yerel çip kullanılarak eğitilen model, Nvidia GPU'larına bağımlı olmadan sınır ötesi yapay zeka modellerinin ölçeklenebileceğini kanıtlıyor. Bu durum, Nvidia'nın bu alandaki hakimiyetini tehdit edebilecek yapısal bir değişime işaret ediyor.

ABD'nin son dönemde OpenAI ve Anthropic gibi şirketlerin modellerine erişimi kısıtlama baskısı, Çinli açık kaynak modellere olan ilgiyi artırdı. Uzmanlar, ABD'nin savunmacı düzenlemelerinin ters teptiğini ve geliştiricilerin uygun fiyatlı alternatiflere yöneldiğini belirtiyor. LongCat-2.0, bu boşluğu doldurarak küresel geliştiriciler için cazip bir seçenek haline geldi.

Model, OpenRouter'da isimsiz olarak yayında olduğu dönemde aylık 10.1 trilyon token işledi ve günlük ortalama 559 milyar token ile platformun ilk üçüne girdi. Hermes Agent çalışma alanında birinci, Claude Code dağıtımlarında ikinci ve uluslararası OpenClaw ortamlarında üçüncü sıraya yerleşti. Teknik olarak ise 1 milyon token bağlam penceresi için LongCat Sparse Attention (LSA) mekanizması geliştirildi.