摩尔线程首日完成美团LongCat-2.0极速适配

2025年7月6日，美团正式宣布开源其万亿参数规模的大模型LongCat-2.0。几乎在同一时间，摩尔线程便完成了快速适配——基于AI训推一体全功能GPU智算卡MTT S5000及MUSA软件栈，实现了Day-0即时支持。这种协同速度，在国产算力平台与前沿大模型的适配中实属罕见，值得深入关注。

此次适配工作覆盖了模型加载、推理引擎启动、关键算子优化、部署验证及精度校验等全链路环节，确保LongCat-2.0在MTT S5000上能够稳定高效运行。从技术层面来看，能够实现如此快速的适配，得益于双方团队对模型架构与硬件特性的深度协同理解。

LongCat-2.0是美团自主研发的新一代MoE（混合专家）大模型，总参数量达1.6T，平均激活参数约48B，动态范围在33B至56B之间。该模型专为Agentic Coding（智能编程）场景设计，原生支持1M超长上下文。更关键的是，它通过自研的稀疏注意力机制（LSA）、ScMoE跨层快捷连接架构以及零计算专家动态激活机制，在资源利用率和多任务协同方面表现出色——简而言之，能够在有限算力条件下处理更复杂的任务。

摩尔线程技术团队依托SGLang-MUSA推理引擎及MUSA软件生态，围绕模型结构和推理特性，快速完成了从框架兼容到性能优化的全链路适配。以下逐一拆解几个关键优化点。

硬件原生FP8加速，充分释放长上下文推理性能

LongCat-2.0面向复杂任务场景，实际部署中常见长输入、多轮对话上下文、复杂指令分解以及持续生成等推理负载。这对GPU的算力、显存容量、访存带宽及推理调度能力均提出了极高要求。MTT S5000具备硬件级原生FP8加速能力，凭借单卡高算力、大容量显存与高带宽，能够为长上下文输入、KV Cache读写及高并发推理提供稳定支撑。配合SGLang-MUSA引擎与MUSA软件栈的深度优化，推理性能得到充分释放，在线服务的响应效率与系统吞吐能力显著提升。

标准化工程流程，大幅缩短前沿模型部署周期

摩尔线程将长期积累的模型适配经验梳理为标准化工程流程：模型结构解析、权重加载、推理框架兼容、算子验证、部署测试全链路闭环。本次LongCat-2.0在MTT S5000上快速完成推理验证，正是得益于这套成熟流程。这不仅体现了MUSA软件栈对主流模型生态的高度兼容性，也大幅降低了前沿模型在国产算力平台上的迁移与部署门槛。

赋能AI应用落地，支撑Coding、Agent与企业知识库场景

围绕AI Coding、Agent工作流、企业知识库问答及长文档分析等典型应用场景，摩尔线程对LongCat-2.0的推理链路进行了部署级验证。通过框架、算子与调度层面的协同优化，MTT S5000能够提供兼具高性能、高稳定性与可扩展性的推理基础设施，助力大模型应用更快地从技术验证走向生产部署。

附LongCat-2.0最新开源地址：

https://github.com/meituan-longcat/LongCat-2.0

https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0

https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0-FP8

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