獨家內幕：美團如何用5萬張國產卡訓出“龍貓”萬億級模型？
重點摘要
美團近日揭露其最新萬億參數模型「LongCat-2.0（龍貓2.0）」，總參數量達1.6兆，採用MoE架構，每token啟動約480億參數。該模型完全依靠國產算力完成訓練與推理，峰值使用超過5萬張國產算力卡，為國內規模最大的全流程國產算力訓練任務，其原生Agent能力與程式效能已接近全球第一梯隊。
根據您提供的文章內容，以下是對「獨家內幕：美團如何用5萬張國產卡訓出“龍貓”萬億級模型？」的摘要與分析，涵蓋5至8段，總字數超過500個中文字。 美團近期發佈的LongCat-2.0（龍貓2.0）模型，是一款總參數量達1.6萬億、每token激活約480億參數的MoE大語言模型。該模型以「Owl Alpha」的代號匿名上線OpenRouter平台，迅速在Hermes、Claude Code等Agent模型中霸榜，調用量長期位居全球前三，成為業界矚目的黑馬。更關鍵的是，LongCat-2.0是國內首個完全依賴國產算力完成訓練與推理的萬億參數模型，峰值訓練規模超過5萬張國產卡，標誌著國產算力在支撐世界級大模型訓練上取得了突破性進展。 三年前，美團龍貓團隊在ChatGPT引發的算力搶購潮中，面對A100一卡難求的困境，開始認真討論使用國產算力進行大模型訓練的可能性。雖然當時行業普遍認為國產卡只能做推理，但團隊分析後認為，大模型訓練並非玄學，而是複雜的系統工程，只要硬件精度無誤，就不存在原理性障礙。這一「頭鐵」的決定快速獲得了公司支持，團隊從基座模型建設起步，同步佈局國產算力，展現出敢於挑戰不可能的決心。 從2023年7月啟動國產算力適配，到2024春節前後首次跑通端到端訓練，再到2024年7月交付超過16000卡的集群，團隊經歷了清晰的漸進擴容路徑。從2560卡到5萬卡，每跨越一個數量級都面臨意想不到的挑戰，例如萬卡集群啟動時調度系統因內存超出整數上限而無法運行，以及大規模訓練中出現的「比特翻轉」問題。這些在小規模訓練中從未出現的物理現象，要求團隊建立自動感知和恢復機制，最終實現92%以上的訓練穩定性。 面對國產算力生態不成熟的困境，LongCat團隊幾乎重寫了整套基礎設施，從核心算子、通信框架到調度系統和訓練工具鏈，都進行了自研適配。例如，在FlashAttention反向梯度算子開發中，原有實現性能損失達20到70倍，團隊自研了高性能確定性算子，將性能損失控制在5%左右。這些底層工作不僅實現了「整網確定性訓練」，使計算結果可精確復現，還意外發現國產芯片在部分算子上的計算誤差甚至低於主流芯片，打破了「國產卡誤差大」的固有偏見。 模型能力的驗證同樣令人振奮。LongCat-2.0在SWE-bench Pro得分59.5，超過Gemini 3.1 Pro；在Terminal-Bench 2.1得分70.8，展現出穩定執行與糾錯能力。綜合來看，其在編程和通用Agent場景中已接近全球第一梯隊水平。智東西的實測也顯示，該模型在邏輯推理和複雜程式碼生成上表現優異，且受益於Cache命中免費策略，Token消耗速度遠低於同
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