Qu’est-ce que LongCat-2.0 ?
LongCat-2.0 est le plus grand modèle à poids ouverts de Meituan. Il est apparu sur OpenRouter sous le nom de code Owl Alpha, a été présenté le 30 juin 2026, et ses poids ont été publiés sur Hugging Face début juillet en BF16, FP8 et INT8. C'est un modèle mixture-of-experts de 1 600 milliards de paramètres, dont environ 48 milliards actifs par token, y compris 135 milliards de paramètres d'embeddings N-gram, avec un contexte de 1M de tokens. Il ne traite que du texte et sa réflexion peut être activée ou coupée.
Meituan indique qu'il a été préentraîné sur plus de 35 000 milliards de tokens, entièrement sur des superpods d'ASIC d'IA plutôt que sur des GPU NVIDIA, et qu'il peut être servi sur GPU ou NPU. Les poids sont sous licence MIT. Sur Hugging Face, il compte 285 likes et 2 957 téléchargements sur les 30 derniers jours, un chiffre modeste qui reflète le petit nombre d'équipes capables de l'héberger.
Sur OpenRouter, AtlasCloud le sert à 0,30 $ le million de tokens en entrée et 1,20 $ le million en sortie, avec l'entrée en cache à 0,006 $ et jusqu'à 262 144 tokens en sortie. Meituan a depuis lancé LongCat-2.5 sur sa propre API, sans en publier les poids.
Combien coûte LongCat-2.0 ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Weights | Free | Licence MIT |
| OpenRouter (AtlasCloud) | $0.30 in / $1.20 out per 1M tokens | 0,006 $ pour l'entrée en cache |
Poids ouverts sous licence MIT. OpenRouter (AtlasCloud) : 0,30 $ en entrée / 0,006 $ en cache / 1,20 $ en sortie par million de tokens.
LongCat-2.0 vaut-il le coup ?
LongCat-2.0 rivalise avec les modèles fermés du printemps dernier plutôt qu'avec les meilleurs modèles ouverts de cet automne. Le tableau de Meituan lui donne 70,8 sur Terminal-Bench 2.1 et 59,5 sur SWE-bench Pro, proche de GPT-5.5 (73,8 et 58,6) et derrière Claude Opus 4.8 (78,9 et 69,2). GLM-5.3 obtient 88,2 sur la même version de Terminal-Bench, selon Z.ai. En raisonnement général, l'écart se creuse : 88,9 sur GPQA-diamond contre 94,3 pour Gemini 3.1 Pro.
Son prix est l'argument principal. À 0,30 et 1,20 $ le million de tokens sur OpenRouter, il coûte environ le quart de GLM-5.3, à 1,40 et 4,40 $, et la licence MIT ne comporte ni clause de revenus ni règle de nommage. Meituan met aussi en avant la prise en charge dans Claude Code, OpenClaw et Hermes Agent.
Le hic : peu de gens peuvent le faire tourner eux-mêmes. Avec 1 600 milliards de paramètres, même les poids FP8 demandent un cluster de plusieurs nœuds, et le guide de déploiement de Meituan renvoie à SGLang ou à son propre fork pour NPU. Un seul fournisseur OpenRouter le sert, Artificial Analysis ne donne aucun score d'indice et a mesuré 43,53 secondes avant le premier token de réponse, et le plus récent LongCat-2.5 de Meituan n'existe qu'en API, si bien que la version 2.0 risque de recevoir peu d'attention à l'avenir.
Notre avis : LongCat-2.0 est un second avis bon marché pour les agents de code et une preuve notable qu'un entraînement à l'échelle de la frontière fonctionne sans matériel NVIDIA. Pour bâtir un produit, GLM-5.3 ou DeepSeek-V4-Pro ont plus de fournisseurs derrière eux.
Là où il fait la différence
Une startup qui fait tourner un agent de code dans Claude Code ou OpenClaw
Réduire la facture du modèle pour des modifications à l'échelle d'un dépôt
Pointez l'agent vers LongCat-2.0 via OpenRouter. À 0,30/1,20 $, une session de 400K tokens en entrée et 30K en sortie coûte environ 0,16 $ avant cache, contre environ 0,69 $ avec GLM-5.3.
Un groupe de recherche qui étudie l'entraînement sur du matériel non NVIDIA
Examiner un modèle à l'échelle du millier de milliards entraîné sur des accélérateurs nationaux
Les poids sous licence MIT, la conception de LongCat Sparse Attention et le fork de déploiement pour NPU sont publics : l'architecture et la manière de le servir peuvent être étudiées et reproduites sur du matériel de type Ascend.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Appelez meituan/longcat-2.0 sur OpenRouter, ou téléchargez les poids BF16, FP8 ou INT8 et suivez le cookbook SGLang pour GPU ou le fork SGLang-FluentLLM de Meituan pour NPU.
- Intégrations
- API compatible OpenAI via OpenRouter ; modèle de chat avec appels d'outils et réflexion activable ; Meituan cite Claude Code, OpenClaw et Hermes Agent comme harnais pris en charge.
- Données et confidentialité
- Poids sous MIT : l'auto-hébergement garde les données en interne. Le trafic hébergé passe par OpenRouter vers AtlasCloud ; OpenRouter précise que le modèle n'est pas disponible avec un routage interne à l'UE.
- Coût à grande échelle
- 0,30/1,20 $ le million de tokens, entrée en cache à 0,006 $. Héberger un modèle de 1 600 milliards de paramètres exige un cluster GPU ou NPU de plusieurs nœuds.
- Limites
- Contexte de 1M de tokens et jusqu'à 262 144 tokens en sortie chez AtlasCloud. Artificial Analysis a mesuré 55 tokens par seconde et 43,53 secondes avant le premier token de réponse.
Les points forts
- Licence MIT sans condition de revenus ni de nommage
- 0,30/1,20 $ le million de tokens, entrée en cache à 0,006 $
- Contexte de 1M de tokens et jusqu'à 262 144 tokens en sortie
- Terminal-Bench 2.1 à 70,8 et SWE-bench Pro à 59,5, selon Meituan
Les points faibles
- 1 600 milliards de paramètres rendent l'auto-hébergement hors de portée pour la plupart
- Un seul fournisseur hébergé sur OpenRouter
- Pas encore de score d'indice indépendant ; premier token lent dans les tests d'Artificial Analysis
- Dépassé par LongCat-2.5, disponible uniquement en API
Idéal pour
Les développeurs qui veulent un grand modèle bon marché sous licence MIT pour des agents de code et peuvent se contenter d'un seul hébergeur.
Alternatives à LongCat-2.0
LongCat-2.0 : questions fréquentes
- LongCat-2.0 vaut-il le coup ?
- Un modèle ouvert à l'échelle du millier de milliards sous une simple licence MIT, bon marché à appeler mais déjà dépassé par son propre successeur. Nous lui donnons 3.8 sur 5.
- Combien coûte LongCat-2.0 ?
- Poids ouverts sous licence MIT. OpenRouter (AtlasCloud) : 0,30 $ en entrée / 0,006 $ en cache / 1,20 $ en sortie par million de tokens.
- Quels sont les inconvénients de LongCat-2.0 ?
- 1 600 milliards de paramètres rendent l'auto-hébergement hors de portée pour la plupart; un seul fournisseur hébergé sur OpenRouter; pas encore de score d'indice indépendant ; premier token lent dans les tests d'Artificial Analysis; dépassé par LongCat-2.5, disponible uniquement en API.
- À qui s’adresse LongCat-2.0 ?
- Les développeurs qui veulent un grand modèle bon marché sous licence MIT pour des agents de code et peuvent se contenter d'un seul hébergeur.
- Combien coûte LongCat-2.0 pour une équipe ou en production ?
- 0,30/1,20 $ le million de tokens, entrée en cache à 0,006 $. Héberger un modèle de 1 600 milliards de paramètres exige un cluster GPU ou NPU de plusieurs nœuds.
- LongCat-2.0 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Poids sous MIT : l'auto-hébergement garde les données en interne. Le trafic hébergé passe par OpenRouter vers AtlasCloud ; OpenRouter précise que le modèle n'est pas disponible avec un routage interne à l'UE.
- Quelles sont les meilleures alternatives à LongCat-2.0 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont GLM-5.3, DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3 et MiniMax-M3.
Réponses vérifiées le 7 nov. 2026.