China presentó LongCat-2.0, el mayor modelo de IA de Meituan, entrenado sin chips de NVIDIA y construido con hardware nacional de principio a fin. La empresa lo describe como un avance relevante para la autosuficiencia tecnológica del país.
LongCat-2.0 y la apuesta por hardware nacional
Meituan lanzó LongCat-2.0 como un modelo de lenguaje de código abierto con 1,6 billones de parámetros y una ventana de contexto de un millón de tokens. La compañía aseguró que es el primer modelo de la industria con un billón de parámetros que completó tanto el entrenamiento como la inferencia usando solo hardware nacional.
Según la empresa, el clúster se construyó con superpods ASIC a gran escala. También utilizó la Colective Communication Library (HCCL) de Huawei para coordinar los chips a gran escala.
La presentación del modelo llega en un momento en el que China insiste en reducir su dependencia de la infraestructura informática crítica de otros mercados.
Qué tan lejos quedó frente a los modelos líderes
LongCat-2.0 mostró un buen desempeño en varias pruebas. Superó al antiguo Gemini 3.1 Pro de Google en Terminal-Bench 2.1 y SWE-Bench Pro.
Sin embargo, el modelo todavía está por detrás de sistemas como GPT-5.5 de OpenAI y Opus 4.8 de Anthropic en las tareas más exigentes de agentes inteligentes y razonamiento.
El analista tecnolóico TP Huang comentó que este lanzamiento elimina dudas sobre los Atlas-950 SuperPoDs de Huawei. Por su parte, el investigador Hanchi Sun señaló que es el primer modelo entrenado con un rendimiento casi de frontera usando 50.000 aceleradores nacionales chinos.
Meituan reconoció, además, que su ecosistema de software todavía está por detrás de la comunidad de GPU de NVIDIA y que los límites de memoria fueron el principal obstáculo durante el preentrenamiento.
El mensaje de fondo, según el propio lanzamiento, es que el entrenamiento de modelos de frontera ya es técnicamente viable con hardware chino.
