さあ、今日の一本はMeituan（美団）のLongCat-2.0。Hugging FaceのREADMEは約18時間前に更新され、1.6兆総パラメータ、トークンごとに約480億を動かすMoE、事前学習は35兆トークン超、さらに1Mコンテキストデータで訓練とうたいます。学習と大規模デプロイをAI ASIC superpods上で行った、という点も大きい。(huggingface.co) ただし、ここで拍手だけは早い。GitHubにはMITライセンス表示がある一方、「Model weights coming soon」と明記され、現時点では重みを手元で検証できません。(github.com) 見るべき論点は、性能自慢より“代替ハードでフロンティア級訓練をどこまで再現できるか”。ベンチマーク表ではなく、第三者検証が出てからが本番です。