Meituan nói rằng mô hình LongCat-2.0 với 1,6 nghìn tỷ tham số được huấn luyện trên phần cứng nội địa Trung Quốc, không dùng GPU Nvidia.
Thông tin này xuất hiện trong lúc các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ tiếp tục ảnh hưởng đến cách doanh nghiệp Trung Quốc xây dựng hạ tầng AI quy mô lớn. LongCat-2.0 cũng được thiết kế theo hướng suy luận cho tác vụ agent và lập trình, nên câu chuyện không chỉ nằm ở mô hình mà còn ở năng lực triển khai phần cứng.
- Meituan cho biết LongCat-2.0 được huấn luyện trên ASIC và “superpods” nội địa, thay vì GPU Nvidia.
- Mô hình dùng kiến trúc mixture-of-experts thưa, với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token.
- Các kết quả do Meituan công bố chưa được xác thực bởi đánh giá độc lập.
LongCat-2.0 là gì?
LongCat-2.0 là mô hình AI của Meituan, được mô tả là có 1,6 nghìn tỷ tham số và hướng tới vai trò bộ máy suy luận cho tác vụ agent và công cụ lập trình.
Meituan cho biết mô hình này tập trung vào hiểu mã nguồn, chỉnh sửa trên toàn bộ repository và tự động thực thi tác vụ. Công ty hiện là nền tảng lớn nhất Trung Quốc trong mảng dịch vụ địa phương và giao đồ ăn.
Meituan nói đã huấn luyện bằng phần cứng trong nước
Meituan nói LongCat-2.0 được huấn luyện trên các “superpods” ASIC nội địa, không dùng GPU Nvidia.
Cách triển khai này cho thấy Meituan đang đặt cược vào hạ tầng AI có thể vận hành mà không phụ thuộc vào CUDA và hệ sinh thái chip của Nvidia. Công ty cũng cho rằng kiến trúc lõi của mô hình vẫn có tính di động.
Tuy vậy, việc tối ưu cho chip nội địa có thể khiến hiệu năng trên phần cứng Nvidia không còn là trọng tâm. Dữ liệu hiện có chưa cho thấy tác động thực tế của lựa chọn này đối với các trung tâm dữ liệu ngoài Trung Quốc.
Kiến trúc sparse mixture-of-experts giúp giảm chi phí suy luận
LongCat-2.0 dùng kiến trúc sparse mixture-of-experts, tức là không kích hoạt toàn bộ 1,6 nghìn tỷ tham số cho mỗi token.
Thay vào đó, một bộ định tuyến nội bộ sẽ chọn một phần các mô hình con chuyên biệt cho từng đầu vào. So với mô hình dày có cùng quy mô, cách làm này giúp giảm chi phí suy luận.
Kiến trúc tương tự cũng được DeepSeek và Mistral’s Mixtral sử dụng ở phạm vi rộng. Ngoài ra, LongCat-2.0 được công bố với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, cao hơn mức tối đa 128.000 token của DeepSeek-R1-0528 và GPT-OSS mà Meituan đem ra so sánh.
Các số liệu benchmark cần được kiểm chứng độc lập
Meituan đã so sánh LongCat-2.0 với các mô hình đóng của Google, OpenAI và Anthropic trong bộ benchmark công bố.
Đến thời điểm hiện tại, những tuyên bố này chưa được xác nhận bởi đánh giá độc lập từ bên thứ ba. Vì vậy, mức độ vượt trội của LongCat-2.0 vẫn cần thêm kiểm tra thực nghiệm trước khi có kết luận chắc chắn.
Ý nghĩa đối với cuộc đua AI tại Trung Quốc
LongCat-2.0 phản ánh nỗ lực của doanh nghiệp Trung Quốc trong việc xây dựng mô hình lớn mà không phụ thuộc hoàn toàn vào Nvidia.
Bernstein ước tính Nvidia chiếm khoảng 40% thị trường chip AI Trung Quốc trong năm 2025, trong khi Huawei cũng ở mức tương tự. Bernstein cũng dự báo Huawei sẽ tăng thị phần trong năm nay, qua đó làm giảm 8 điểm phần trăm thị phần của Nvidia.
Meituan từng bước vào mảng AI sau khi mua startup Light Year Beyond với giá 281 triệu USD vào năm 2023. Dữ liệu hiện có chưa cho thấy LongCat-2.0 sẽ được thị trường bên ngoài Trung Quốc đón nhận ra sao, đặc biệt khi Nvidia vẫn thống trị phần lớn các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu.
Tổng kết
LongCat-2.0 là một bước đi đáng chú ý của Meituan trong bối cảnh Trung Quốc tìm cách giảm phụ thuộc vào chip AI của Nvidia. Tuy nhiên, các benchmark do công ty công bố vẫn cần được kiểm chứng độc lập trước khi có thể đánh giá chính xác vị thế của mô hình này.
