LongCat-2.0 を正式に公開し、「Owl Alpha」という名称のもと、OpenRouter で以前に動作していた匿名モデルであることを確認しました。 モデルは、オープンソースの許可を使用します。, パラメータと等しい 1.6 ドル兆, プロキシプログラミングと一般的な推論タスクにあります。.
2か月間匿名で実行
モデルは、その正式な外観の前に複数のプラットフォームで呼び出しを蓄積しました。 コー ドは、ヘルメス・アジェンのワークスペースで最初にランク付けされ、クロード・コードで第2位、OpenClaw デプロイで第3位と述べています。 同社は、国家ASICで訓練および展開された最初のトリリオン・ビリオン・パラメータ・モデルであることも示しました。
トレーニングとアーキテクチャの詳細
LongCat-2.0は、ハイブリッドスペシャリスト構造を採用し、各トークンは約48億個のパラメータをアクティブ化し、複雑な問題は33億～56億の間で切り替えることができます。 ミッションは、プリトレンディングが35兆以上のトークンをカバーし、50,000を超える国内アクセラレータを使用しており、トレーニングプロセスがロールバックや損失の回復不能なサージに結果しなかったと主張しています。
複数の競争下の価格
API の価格については、LongCat-2.0 の標準的な料金は、1,000,000 の入力トークンあたり 0.75 ドル、および 1,000,000 の出力ごとの 2.95 ドルです。 リリースプロモーション期間の価格は$ 0.030と$ 12.20に削減され、クレジット可能なコンテキストは無料で読み込まれます。 また、開発者や重なるユーザー向けに、約$ 60パッケージ約$ 1億トークンを発売しました。
ベースラインテスト性能
SWE-bench Pro では、LongCat-2.0 が 59.5 を獲得し、GPT-5 58.6 よりも若干高い。 FORTEテストでは、Claude Opus 4.6と同じですが、77.8 GPT-5.5未満の73.2ポイントを受け取りました。 GitHub と Hugging Face のページでは、モデルウェイトのオープン時間はまだ公開されていません。