美团LongCat-2.0适配国产芯片 摩尔线程宣布MTT S5000实现Day-0支持
7月6日消息，今日，美团新一代万亿参数大模型LongCat-2 0正式开源。摩尔线程宣布，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，已完成对该模型的Day-0支快速适配。此次适配覆盖模型加载、推理引擎拉起、关键算子优化、部署验证与精度校验等全链路环节，使LongC
7月6日，美团正式开源了新一代万亿参数大模型LongCat-2.0。值得关注的是，摩尔线程同步宣布，旗下基于AI训推一体全功能GPU的智算卡MTT S5000，配合MUSA软件栈，已经完成了对该模型的Day-0快速适配。
这次适配可不是走个过场，而是深入到了全链路——从模型加载、推理引擎拉起，再到关键算子优化、部署验证与精度校验，全都走了一遍。结果是，LongCat-2.0能在MTT S5000上稳定、高效地跑起推理任务。
用摩尔线程的话说，这次LongCat-2.0的Day-0支持，是国产大模型与国产芯片深度协同的又一个重要实践。这背后传递的信号其实很清晰：生态适配正在从“事后补课”走向“同步出发”。
回到模型本身，LongCat-2.0是美团自研的新一代万亿参数MoE大模型。先看核心数据：总参数量达到1.6T，平均激活参数约48B，动态范围在33B到56B之间。换句话说，虽然整体规模惊人，但推理时只在局部激活，资源和效率都得到了平衡。
当然，光有数据还不够。这款模型是专为Agentic Coding场景设计的，原生支持1M超长上下文。这意味着什么？在处理大规模代码库或者上下高度关联的任务时，它能保持连贯的推理，而不是像传统模型那样“看了后面忘了前面”。
支撑这一切的，是美团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。简单来说，这套组合拳确保了资源的高效利用和多任务协同能力——既不浪费算力，也不会在复杂任务中“打架”。
综合评测结果也印证了这一点：LongCat-2.0在Code和General Agent场景下表现抢眼，综合性能稳定，已经跻身全球最受开发者欢迎的智能体核心大模型之一。
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