美团发布 LongCat-2.0 了，1.6T 参数 MoE 架构，激活参数 48B，上下文窗口 1M（最大输出 128K），采用 5-6 万张中国国产加速卡训练，训练推理全程零英伟达依赖。

三项关键技术 1. N-gram Embedding：参数前移 embedding 层，减 MoE 路由与通信开销 2. 稀疏注意力 + 跨层索引：支撑 1M 上下文，控制计算成本 3. 底层算子自研：确定性 FAG、Scatter 重写等，弥补国产芯片生态短板

能力定位 Agent + Coding 优先，非通用对话。Preview 在 OpenRouter 开发者调用量居前，Claude Code / Hermes 生态采用度高。

与 DeepSeek V4 的差异 参数量级相近（1.6T / ~48B / 1M），路径不同：DeepSeek 开源 + 双栈适配；LongCat 强调训推全链路国产化。