A Food Delivery Company Just Open Sourced a 1.6 Trillion Parameter AI and Says It Never Touched an Nvidia Chip
2026-06-30
“A empresa que entrega sua janta treinou um modelo de fronteira sem um unico cartao Nvidia, e todo o manual de controle de exportacao acabou de receber um bom empurrao.”
Meituan, conhecida por entregar comida na China, abriu o código de LongCat-2.0, um modelo com 1,6 trilhoes de parametros e uma janela de contexto de um milhao de tokens, e jogou o microfone na saída. A afirmacao da manchete é picante: afirma ter completado tanto o pre-treinamento completo quanto a inferência inteiramente em hardware chines domestico, nao-Nvidia, aparentemente um cluster de cerca de 50.000 chips de IA domesticos ligados a pilha Huawei. Se verdade, essa é uma fissura muito grande em uma parede muito cara.
Sob o capó há um design sparse mixture-of-experts, o mesmo truque de eficiência que DeepSeek e Mixtral usam, onde um roteador seleciona alguns sub-redes de peritos por token em vez de disparar o modelo inteiro a cada vez. Meituan publicou benchmarks posicionando contra Gemini, GPT-5.5 e Claude Opus, e lançou os pesos publicamente, enquadrando tudo como uma resposta direta aos controles de exportacao de chips dos EUA. Uma empresa de entrega de comida fazendo geopolítica é o pico de 2026.
Agora o asterisco, porque Sally lê as letras pequenas. A afirmacao treinou-inteiramente-em-chips-domesticos e cada numero-os-benchmarks-sao-insanos vem de Meituan mesmo, nao de um laboratório independente. Portanto, trate a bravata como marketing ate que alguém a reproduza. Mas mesmo descontado, um modelo 1,6 trilhoes de parametros, um milhao de tokens lançado abertamente é um presente real para pesquisadores, e uma dor de cabeça real para qualquer um que aposte que cortar silício congelaria o treinamento de fronteira chinés.
- Meituan abriu o código de LongCat-2.0, um modelo com 1,6 trilhoes de parametros e uma janela de contexto de um milhao de tokens, em 30 de junho de 2026.
- Afirma ser o primeiro modelo de trilhoes de parametros totalmente pre-treinado e executado em hardware chines domestico, nao-Nvidia, aparentemente um cluster de aproximadamente 50.000 chips ligados a tecnologia Huawei.
- O modelo usa uma arquitetura sparse mixture-of-experts, como DeepSeek e Mixtral, roteando cada token para alguns sub-redes de peritos.
- Meituan publicou benchmarks posicionando contra Gemini do Google, GPT-5.5 da OpenAI e Claude Opus da Anthropic, e lançou os pesos publicamente.
- O lançamento foi enquadrado explicitamente como resposta aos controles de exportacao dos EUA em chips avancados; as afirmacoes sobre hardware domestico e benchmarks sao propias de Meituan e nao foram verificadas independentemente.
- 01
Mais modelos open-weight, long-context em circulacao é um ganho genuíno para pesquisadores e pequenos construtores independentemente de quem os treinou, e um modelo de um milhao de tokens lançado abertamente reduz a barreira para todos. Competicao na fronteira, de onde quer que venha, mantem os gigantes honestos.
- 01
A história da Nvidia sobre literalmente-nao-pode-fazer-isso-sem-nos, e a estratégia de controle de exportacao que assumiu que cortar silício limitaria o treinamento de fronteira chines. Se uma empresa de entrega pode treinar um modelo de 1,6 trilhoes de parametros em silício domestico, o fosso de repente parece mais como uma poça.
Sem contador. Sem surpresas.
Nao se trata de Copilot. E o contador. Aqui esta o jeito mais tranquilo para revisar seu codigo.
- Preco fixo para a Full Suite. Sem contador de uso, sem surpresa no final do mes.
- CLI gratuito: 90 revisoes por mes, sem conta necessaria.
- Privacidade primeiro: uma simulacao mostra a carga exata, e seus segredos nunca saem de sua maquina.
Funciona em Claude Code, Cursor e Windsurf via MCP. Codigo aberto, e orgulhoso disso.
Got something the world should see roasted? Drop it.
A full teardown from €2,99. No mercy.