中国团队用 5 万块自研 ASIC 训练出 1.6tr 参数 MoE,性能堪比 Gemini,还在 OpenRouter 悄悄成了最热模型——非 GPU 路线跑到量产的第一个真实信号,做推理部署的都应该看一眼。
美团LongCat的1.6万亿参数MoE模型Owl Alpha成为OpenRouter上最流行模型,累计消耗10万亿tokens,性能达Gemini/Opus 4.6级别。该模型使用35万亿tokens训练,完全在5万块国产ASIC上完成。据官方推文,Owl Alpha上线后每日调用量全球Top3,在Hermes Agent排名#1,Claude Code排名#2,OpenClaw排名#3。该模型即将退役,后续版本待公布。
在 @OpenRouter 上最受欢迎的模型(10万亿 token)实际上是 @Meituan_LongCat(中国的超级应用/DoorDash)的一个1.6万亿参数 MoE 模型。
基本达到 Gemini / Opus 4.6 的水平。
35万亿 token 完全在5万块中国 ASIC 上训练。
无需 GPU。
https://longcat.chat/blog/longcat-2.0/
你们有些人猜对了。👀 @OpenRouter 上的 Owl Alpha —— 就是我们。
自上线以来,它在日活量上已进入全球前三,并在月活量上位列 Hermes Agent 第一、Claude Code 第二、OpenClaw 第三。
感谢所有在隐身期内测试和使用 Owl Alpha 的人——你们帮助塑造了接下来要推出的产品。
Owl Alpha 即将退役。但这并非终点——敬请期待!