Meituan trainiert konkurrenzfähiges Billionen-Parameter-Modell komplett auf chinesischen Chips

Meituan trainiert ein KI-Modell mit 1,6 Billionen Parametern komplett auf chinesischen Chips, ganz ohne Nvidia. "LongCat-2.0 hat gezeigt, dass wir nun in der Lage sind, große Modelle auf heimischen Rechen-Clustern zu trainieren", erklärt der chinesische Konzern. Das Training lief auf einem Cluster aus über 50.000 inländischen KI-ASICs und umfasste mehr als 35 Billionen Token. Das LongCat-Team existiert erst seit 2023, das erste Modell kam Ende letzten Jahres.

In Benchmarks liegt LongCat-2.0 auf einigen Benchmarks vor westlichen Spitzenmodellen. Bei SWE-bench Pro (59,5) und SWE-bench Multilingual (77,3) schlägt es Gemini 3.1 Pro und GPT-5.5, unterliegt jedoch Claude Opus 4.7 und 4.8. Bei anderen Benchmarks wie IFEval (90,0), IMO-AnswerBench (81,8) oder GPQA-diamond (88,9) hängt es zum Teil deutlich hinter Gemini und GPT-5.5 zurück.

Trotzdem bleibt das Signal an Washington deutlich: Trotz US-Exportkontrollen seit 2022 zeigt China hier wohl erstmals ein konkurrenzfähiges Billionen-Parameter-Modell auf eigener Hardware. Den genauen Chiphersteller nannte Meituan allerdings nicht und das Modell ist noch nicht auf HuggingFace verfügbar, was eine unabhängige Überprüfung erschwert.