¿Qué es LongCat-2.0?
LongCat-2.0 es el mayor modelo de pesos abiertos de Meituan. Apareció en OpenRouter con el nombre en clave Owl Alpha, se presentó el 30 de junio de 2026 y sus pesos se publicaron en Hugging Face a principios de julio en BF16, FP8 e INT8. Es un modelo mixture-of-experts con 1,6 billones de parámetros y unos 48.000 millones activos por token, incluidos 135.000 millones de parámetros de embeddings N-gram, y un contexto de 1M de tokens. Solo trabaja con texto y su razonamiento se puede activar o desactivar.
Meituan dice que se preentrenó con más de 35 billones de tokens, íntegramente en superpods de ASIC de IA en lugar de GPU de NVIDIA, y que puede servirse en GPU o NPU. Los pesos están bajo la licencia MIT. En Hugging Face tiene 285 me gusta y 2.957 descargas en los últimos 30 días, una cifra pequeña que refleja los pocos equipos capaces de alojarlo.
En OpenRouter, AtlasCloud lo sirve a 0,30 $ por millón de tokens de entrada y 1,20 $ por millón de tokens de salida, con entrada en caché a 0,006 $ y hasta 262.144 tokens de salida. Meituan ha lanzado después LongCat-2.5 en su propia API, pero no ha publicado sus pesos.
¿Cuánto cuesta LongCat-2.0?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | Licencia MIT |
| OpenRouter (AtlasCloud) | $0.30 in / $1.20 out per 1M tokens | 0,006 $ entrada en caché |
Pesos abiertos bajo la licencia MIT. OpenRouter (AtlasCloud): 0,30 $ entrada / 0,006 $ en caché / 1,20 $ salida por 1M de tokens.
¿Merece la pena LongCat-2.0?
LongCat-2.0 compite con los modelos cerrados de la primavera pasada, no con los líderes abiertos de este otoño. La tabla de Meituan le da 70,8 en Terminal-Bench 2.1 y 59,5 en SWE-bench Pro, cerca de GPT-5.5 (73,8 y 58,6) y por detrás de Claude Opus 4.8 (78,9 y 69,2). GLM-5.3 logra 88,2 en la misma versión de Terminal-Bench, según Z.ai. En razonamiento general queda más atrás: 88,9 en GPQA-diamond frente a 94,3 de Gemini 3.1 Pro.
Su precio es el argumento principal. A 0,30 y 1,20 $ por millón de tokens en OpenRouter cuesta más o menos una cuarta parte que GLM-5.3, a 1,40 y 4,40 $, y la licencia MIT no tiene cláusula de ingresos ni obligación de nombre. Meituan también destaca su compatibilidad con Claude Code, OpenClaw y Hermes Agent.
La pega: pocos pueden ejecutarlo por su cuenta. Con 1,6 billones de parámetros, incluso los pesos FP8 necesitan un clúster de varios nodos, y la guía de despliegue de Meituan remite a SGLang o a su propio fork para NPU. Solo un proveedor de OpenRouter lo sirve, Artificial Analysis no le da puntuación de índice y midió una espera de 43,53 segundos hasta el primer token de respuesta, y el más reciente LongCat-2.5 de Meituan solo está en API, así que la versión 2.0 puede recibir poca atención a partir de ahora.
Nuestra opinión: LongCat-2.0 es una segunda opinión barata para agentes de programación y una prueba notable de que el entrenamiento a escala de frontera funciona sin hardware de NVIDIA. Para construir un producto, GLM-5.3 o DeepSeek-V4-Pro tienen más proveedores detrás.
Dónde se gana su sitio
Una startup que ejecuta un agente de programación en Claude Code u OpenClaw
Reducir la factura del modelo en ediciones a nivel de repositorio
Apunta el agente a LongCat-2.0 a través de OpenRouter. A 0,30/1,20 $, una sesión de 400K tokens de entrada y 30K de salida cuesta unos 0,16 $ antes de caché, frente a unos 0,69 $ con GLM-5.3.
Un grupo de investigación que estudia el entrenamiento en hardware que no es de NVIDIA
Analizar un modelo a escala de billones entrenado con aceleradores nacionales
Los pesos con licencia MIT, el diseño de LongCat Sparse Attention y el fork de despliegue para NPU son públicos, así que la arquitectura y la forma de servirlo se pueden estudiar y reproducir en hardware de clase Ascend.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Llama a meituan/longcat-2.0 en OpenRouter, o descarga los pesos BF16, FP8 o INT8 y sigue el cookbook de SGLang para GPU o el fork SGLang-FluentLLM de Meituan para NPU.
- Integraciones
- API compatible con OpenAI a través de OpenRouter; plantilla de chat con llamadas a herramientas y razonamiento activable; Meituan cita Claude Code, OpenClaw y Hermes Agent como entornos compatibles.
- Datos y privacidad
- Pesos bajo MIT, así que alojarlo tú mismo mantiene los datos en casa. El tráfico alojado va a AtlasCloud a través de OpenRouter, que indica que el modelo no está disponible con enrutamiento dentro de la UE.
- Coste a escala
- 0,30/1,20 $ por millón de tokens, con entrada en caché a 0,006 $. Alojar un modelo de 1,6 billones de parámetros requiere un clúster de GPU o NPU de varios nodos.
- Límites
- Contexto de 1M de tokens y hasta 262.144 tokens de salida en AtlasCloud. Artificial Analysis midió 55 tokens por segundo y 43,53 segundos hasta el primer token de respuesta.
Lo bueno
- Licencia MIT sin condiciones de ingresos ni de nombre
- 0,30/1,20 $ por millón de tokens, entrada en caché a 0,006 $
- Contexto de 1M de tokens y hasta 262.144 tokens de salida
- Terminal-Bench 2.1 en 70,8 y SWE-bench Pro en 59,5, según Meituan
Lo malo
- Con 1,6 billones de parámetros, alojarlo uno mismo está fuera del alcance de la mayoría
- Un solo proveedor alojado en OpenRouter
- Aún sin puntuación de índice independiente; primer token lento en las pruebas de Artificial Analysis
- Superado por LongCat-2.5, que solo está disponible por API
Ideal para
Desarrolladores que quieren un modelo grande, barato y con licencia MIT para agentes de programación y pueden vivir con un único proveedor de alojamiento.
Alternativas a LongCat-2.0
LongCat-2.0: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena LongCat-2.0?
- Un modelo abierto a escala de billones bajo una licencia MIT sin más, barato de usar pero ya superado por su propio sucesor. Le damos un 3.8 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta LongCat-2.0?
- Pesos abiertos bajo la licencia MIT. OpenRouter (AtlasCloud): 0,30 $ entrada / 0,006 $ en caché / 1,20 $ salida por 1M de tokens.
- ¿Qué inconvenientes tiene LongCat-2.0?
- Con 1,6 billones de parámetros, alojarlo uno mismo está fuera del alcance de la mayoría; un solo proveedor alojado en OpenRouter; aún sin puntuación de índice independiente; primer token lento en las pruebas de Artificial Analysis; superado por LongCat-2.5, que solo está disponible por API.
- ¿Para quién es LongCat-2.0?
- Desarrolladores que quieren un modelo grande, barato y con licencia MIT para agentes de programación y pueden vivir con un único proveedor de alojamiento.
- ¿Cuánto cuesta LongCat-2.0 para un equipo o en producción?
- 0,30/1,20 $ por millón de tokens, con entrada en caché a 0,006 $. Alojar un modelo de 1,6 billones de parámetros requiere un clúster de GPU o NPU de varios nodos.
- ¿Es LongCat-2.0 seguro para los datos de la empresa?
- Pesos bajo MIT, así que alojarlo tú mismo mantiene los datos en casa. El tráfico alojado va a AtlasCloud a través de OpenRouter, que indica que el modelo no está disponible con enrutamiento dentro de la UE.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a LongCat-2.0?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son GLM-5.3, DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3 y MiniMax-M3.
Respuestas comprobadas el 7 nov 2026.