Доставка весов приехала‼️ — 6 июля 2026 г. в 06:33:06.925
Доставка весов приехала‼️ Meituan (да, БЯМы есть и у китайского доставщика) открыли веса LongCat-2.0, релизнутой на прошлой неделе. Если бы ребята повторяли лутшие практики, то раздули бы это до крупнейшего (по весам) релиза в мире: 1,6T параметров это, кажется, топ среди открытых моделей по размеру*. Сама модель MoE, 48B активных параметров, лицензия MIT, качай и гоняй кто угодно и где угодно. На HuggingFace лежит полный комплект, есть даже версия на int8. По заявлению Meituan, претрейн и посттрейн LongCat прошли целиком на отечественных (для Китая) чипах, без единого GPU NVIDIA. Больше 50 тысяч ускорителей, и, как пишут сами, все прошло на ура. Это уже не первая LLM-ласточка из Китая, обученная полностью вне экосистемы Хуанга. Пока, правда, на честном слове. Вендор отечественных чипов в блоге не назван ни разу, на Huawei указывает лишь косвенная деталь в виде библиотеки. Забавно с бенчмарками. Meituan решили не заморачиваться и прогоняли только свою модель, конкурентам проставила цифры из их же отчетов. Что имеем? LongCat сильна в кодинге: на SWE-bench Pro у нее 59,5, выше GPT-5.5 (58,6), уступает только Claude Opus 4.8 (69,2). На Terminal-Bench 2.1 70,8 против 78,9 у того же Opus 4.8. На математическом IMO-AnswerBench она вообще делит первое место, 81,8, вровень с Opus. Слабее там, где не про код: на BrowseComp 79.9 против 85,9 у Gemini, на GPQA-diamond 88,9 против 94,3 у Gemini. Внимание построено на собственном механизме LongCat Sparse Attention, развитии разреженного механизма DeepSeek. Контекст только маловат по нынешним временам — всего 256K. 📚📚📚Стало на одну открытую большую модель больше. Можно поднять у себя, а не ходить в чужой API. Триллионная и под MIT. Минусы будут: у европейцев (и не только) стало на один повод больше забросить свой NLP-ресерч в части LLM. В чудно́е время живем: доставке удаётся сделать то, что не получается у многих — сделать околофронтир LLM 😏 Ссылки на блог и веса. *Если придираться, то в этом же размере есть DeepSeek v4. @anti_agi