摩尔线程极速适配美团LongCat-2.0大模型

近日，美团正式开源了其新一代万亿参数大模型 LongCat-2.0。几乎同一时间，摩尔线程基于 AI 训推一体全功能 GPU 智算卡 MTT S5000 及 MUSA 软件栈，快速完成了对该模型的适配工作。从模型加载、推理引擎启动，到关键算子优化、部署验证与精度校验，全链路流程一气呵成。这意味着 LongCat-2.0 能够在 MTT S5000 上稳定高效地运行，为开发者和企业客户部署模型提供了更加顺畅的路径。

LongCat-2.0模型在MTT S5000上运行

作为美团自主研发的新一代万亿参数 MoE 大模型，LongCat-2.0 总参数量达到 1.6T（平均激活约 48B，动态范围 33B~56B）。该模型专为 Agentic Coding 场景设计，原生支持 1M 超长上下文，并自研了稀疏注意力机制（LSA）、ScMoE 跨层快捷连接架构以及零计算专家动态激活机制。这些技术组合显著提升了资源利用率和多任务协同能力。综合评测结果显示，在 Code 和 General Agent 场景下，LongCat-2.0 表现优异，已跻身全球最受开发者欢迎的智能体核心大模型之一。

摩尔线程技术团队依托高性能 SGLang-MUSA 推理引擎及 MUSA 软件生态，围绕 LongCat-2.0 的模型结构与推理特性，快速完成了从框架兼容到性能优化的全链路适配。

硬件原生 FP8 加持，释放长上下文推理性能

LongCat-2.0 面向复杂任务处理需求，实际部署中常涉及长输入、多轮上下文、复杂指令分解及持续生成等推理负载，这对 GPU 算力、显存容量、访存带宽与推理调度能力提出了更高要求。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。结合 SGLang-MUSA 推理引擎与 MUSA 软件栈的协同优化，LongCat-2.0 在 MTT S5000 上的推理性能得以充分释放，在线服务响应效率与系统吞吐能力均获得显著提升。

标准化工程路径，缩短前沿模型部署周期

摩尔线程基于持续积累的模型适配经验，将模型结构解析、权重加载、推理框架兼容、算子验证与部署测试整合为一套标准化工程路径。这使得 LongCat-2.0 在 MTT S5000 上能够快速完成推理验证。这不仅体现了 MUSA 软件栈对主流模型生态的高度兼容性，也有效降低了前沿模型在国产算力平台上的迁移与部署门槛。

服务 AI 应用落地，支撑 Coding、Agent 与企业知识场景

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 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 能够为客户提供兼具性能、稳定性和可扩展性的推理基础设施，助力大模型应用从技术验证快速走向生产部署。

此次完成 LongCat-2.0 模型的 Day-0 支持，是国产大模型与国产芯片深度协同的又一重要实践。未来，摩尔线程将继续依托 MUSA 软件栈强大的生态兼容性，持续第一时间适配前沿模型能力，以高性能、可规模化的国产全功能 GPU 基础设施，加速大模型应用创新落地。

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