# 美团LongCat-2.0开源，摩尔线程基于MTT S5000完成适配

- 来源：IT之家（RSS）
- 发布时间：2026-07-06 13:27
- AIHOT 分数：37
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmr8te26k00bksllssm0wk4qn
- 原文链接：https://www.ithome.com/0/973/037.htm

## AI 摘要

7月6日，美团开源万亿参数MoE大模型LongCat-2.0，总参数1.6T（平均激活约48B，动态范围33B～56B），专为Agentic Coding设计，原生支持1M超长上下文。摩尔线程基于MTT S5000 GPU及MUSA软件栈完成全链路适配，涵盖模型加载、推理引擎、算子优化与精度校验。硬件原生FP8加速结合SGLang-MUSA推理引擎，提升长上下文推理性能。标准化工程路径降低了国产算力平台部署门槛，已在AI Coding、Agent工作流、企业知识库问答等场景完成验证。

## 正文

IT之家 7 月 6 日消息，今天，美团将万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源。摩尔线程随后宣布，基于 AI 训推一体全功能 GPU 智算卡 MTT S5000 及 MUSA 软件栈，已完成对该模型的快速适配。

▲ LongCat-2.0 模型在 MTT S5000 上运行

据介绍，此次适配覆盖模型加载、推理引擎拉起、关键算子优化、部署验证与精度校验等全链路环节，使 LongCat-2.0 能够在 MTT S5000 上实现稳定、高效的推理运行。

作为美团自研的新一代万亿参数 MoE 大模型，LongCat-2.0 总参数量达 1.6T（平均激活约 48B，动态范围 33B~56B）。该模型专为 Agentic Coding 场景设计，原生支持 1M 超长上下文，并通过自研稀疏注意力机制（LSA）、ScMoE 跨层快捷连接架构与零计算专家动态激活机制，实现了资源的高效利用与多任务协同。

摩尔线程技术团队依托 SGLang-MUSA 推理引擎及 MUSA 软件生态，围绕 LongCat-2.0 的模型结构和推理特性，快速完成从框架兼容到性能优化的全链路适配。

硬件原生 FP8 加持，释放长上下文推理性能

LongCat-2.0 面向更复杂的任务处理需求，在实际部署中往往涉及长输入、多轮上下文、复杂指令分解和持续生成等推理负载，对 GPU 算力、显存容量、访存带宽和推理调度能力均提出更高要求。MTT S5000 具备硬件级原生 FP8 加速能力，单卡具备高算力、大容量显存与高带宽，可为长上下文输入、KV Cache 读写和高并发推理提供稳定支撑。结合 SGLang-MUSA 推理引擎与 MUSA 软件栈的协同优化，LongCat-2.0 在 MTT S5000 上能够更充分释放推理性能，提升在线服务响应效率与系统吞吐能力。

标准化工程路径，缩短前沿模型部署周期

摩尔线程基于持续沉淀的模型适配经验，将模型结构解析、权重加载、推理框架兼容、算子验证和部署测试形成标准化工程路径，使 LongCat-2.0 能够在 MTT S5000 上快速完成推理验证。这不仅进一步体现了 MUSA 软件栈对主流模型生态的高度兼容性，也有效降低了前沿模型在国产算力平台上的迁移和部署门槛。

服务 AI 应用落地，支撑 Coding、Agent 与企业知识场景

围绕 AI Coding、Agent 工作流、企业知识库问答和长文档分析等典型应用，摩尔线程对 LongCat-2.0 推理链路进行了部署级验证。通过框架、算子和调度层面的协同优化，MTT S5000 能够为客户提供兼具性能、稳定性和可扩展性的推理基础设施，助力大模型应用更快从技术验证走向生产部署。

IT之家附 LongCat-2.0 官方开源地址：

https://github.com/meituan-longcat/LongCat-2.0

https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0

https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0-FP8