LongCat-2.0とは？
LongCat-2.0はMeituanで最大のオープンウェイトモデルです。Owl Alphaというコードネームで OpenRouterに登場し、2026年6月30日に正式に名前が明かされ、7月初めにBF16、FP8、INT8のウェイトがHugging Faceで公開されました。1.6兆パラメータのmixture-of-expertsモデルで、トークンごとに約480億がアクティブです。そのうち1,350億はN-gram埋め込みのパラメータで、コンテキストは100万トークンです。テキスト専用で、思考はオン・オフを切り替えられます。
Meituanによれば、35兆トークン超で事前学習し、NVIDIAのGPUではなくAI ASICのスーパーポッドだけで学習しました。GPUでもNPUでも動かせます。ウェイトはMITライセンスです。Hugging Faceでは285いいね、過去30日間で2,957ダウンロードで、ホストできるチームが少ないことを示す小さな数字です。
OpenRouterではAtlasCloudが入力100万トークンあたり$0.30、出力100万トークンあたり$1.20で提供しており、キャッシュ入力は$0.006、出力は最大262,144トークンです。Meituanはその後LongCat-2.5を自社APIで公開しましたが、ウェイトは公開していません。
LongCat-2.0の料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | MITライセンス |
| OpenRouter (AtlasCloud) | $0.30 in / $1.20 out per 1M tokens | キャッシュ入力$0.006 |
MITライセンスのオープンウェイト。OpenRouter（AtlasCloud）：100万トークンあたり入力$0.30 / キャッシュ$0.006 / 出力$1.20。
LongCat-2.0は使う価値があるか？
LongCat-2.0が張り合えるのは、この秋のオープンモデルの先頭集団ではなく、昨春のクローズドモデルです。Meituanの表ではTerminal-Bench 2.1で70.8、SWE-bench Proで59.5と、GPT-5.5（73.8と58.6）に近く、Claude Opus 4.8（78.9と69.2）には及びません。Z.aiによれば、同じバージョンのTerminal-BenchでGLM-5.3は88.2です。一般的な推論ではさらに差が開き、GPQA-diamondは88.9で、Gemini 3.1 Proの94.3を下回ります。
最大の利点は価格です。OpenRouterで100万トークンあたり$0.30と$1.20は、$1.40と$4.40のGLM-5.3のおよそ4分の1で、MITライセンスには収益条項も名称のルールもありません。MeituanはClaude Code、OpenClaw、Hermes Agentへの対応も打ち出しています。
注意点：自分で動かせる人はほとんどいません。1.6兆パラメータでは、FP8のウェイトでも複数ノードのクラスタが必要で、Meituanのデプロイガイドが示すのはSGLangか自社のNPU向けフォークです。OpenRouterの提供元は1社だけで、Artificial Analysis は指標のスコアを出しておらず、最初の回答トークンまで43.53秒かかったと測定しています。さらにMeituanの新しいLongCat-2.5はAPI専用なので、2.0は今後あまり手を入れられないかもしれません。
結論：LongCat-2.0は、コーディングエージェントの安いセカンドオピニオンであり、最先端規模の学習がNVIDIAのハードウェアなしで成り立つことを示す注目すべき実例です。製品の土台にするなら、提供元の多いGLM-5.3かDeepSeek-V4-Proのほうが安心です。
真価を発揮する場面
Claude CodeやOpenClawでコーディングエージェントを動かすスタートアップ
リポジトリ単位の編集にかかるモデル費用を減らす
エージェントの接続先をOpenRouter経由のLongCat-2.0にします。$0.30/$1.20なら、入力400K・出力30Kトークンのセッションはキャッシュ前で約$0.16で、GLM-5.3では約$0.69です。
NVIDIA以外のハードウェアでの学習を研究するグループ
国産アクセラレータで学習した兆パラメータ級モデルを調べる
MITライセンスのウェイト、LongCat Sparse Attentionの設計、NPU向けのデプロイ用フォークが公開されているため、アーキテクチャと提供方法をAscend級のハードウェアで調べ、再現できます。
導入前に確認すること
- 導入
- OpenRouterでmeituan/longcat-2.0を呼び出すか、BF16、FP8、INT8のウェイトをダウンロードし、GPUならSGLangのcookbook、NPUならMeituanのSGLang-FluentLLMフォークに従います。
- 連携
- OpenRouter経由のOpenAI互換API。ツール呼び出しと切り替え可能な思考に対応したチャットテンプレート。MeituanはClaude Code、OpenClaw、Hermes Agentを対応ハーネスとして挙げています。
- データとプライバシー
- ウェイトはMITなので、自前でホストすればデータは社内に残ります。ホスト版の通信はOpenRouter経由でAtlasCloudに送られ、OpenRouterはこのモデルがEU域内ルーティングに対応していないとしています。
- 大規模利用時のコスト
- 100万トークンあたり$0.30/$1.20、キャッシュ入力$0.006。1.6兆パラメータのモデルを自前でホストするには、複数ノードのGPUまたはNPUクラスタが必要です。
- 制限
- AtlasCloudでは100万トークンのコンテキストと最大262,144トークンの出力。Artificial Analysisは毎秒55トークン、最初の回答トークンまで43.53秒と測定しま した。
良い点
- 収益や名称の条件がないMITライセンス
- 100万トークンあたり$0.30/$1.20、キャッシュ入力$0.006
- 100万トークンのコンテキストと最大262,144トークンの出力
- Meituanによれば、Terminal-Bench 2.1で70.8、SWE-bench Proで59.5
気になる点
- 1.6兆パラメータのため、ほとんどのチームは自前でホストできない
- OpenRouterでホストしている提供元は1社のみ
- 独立した指標のスコアがまだなく、Artificial Analysisのテストでは最初のトークンが遅い
- API専用のLongCat-2.5に追い越された
おすすめの人
コーディングエージェント向けに安価でMITライセンスの大規模モデルを求め、ホスティング提供元が1社でも構わない開発者。
LongCat-2.0の代替
LongCat-2.0：よくある質問
- LongCat-2.0は使う価値があるか？
- 素直なMITライセンスの兆パラメータ級オープンモデルで、呼び出しは安いものの、すでに自らの後継に追い越されています。 評価は5点満点中3.8点です。
- LongCat-2.0の料金は？
- MITライセンスのオープンウェイト。OpenRouter（AtlasCloud）：100万 トークンあたり入力$0.30 / キャッシュ$0.006 / 出力$1.20。
- LongCat-2.0の欠点は？
- 1.6兆パラメータのため、ほとんどのチームは自前でホストできない; OpenRouterでホストしている提供元は1社のみ; 独立した指標のスコアがまだなく、Artificial Analysisのテストでは最初のトークンが遅い; API専用のLongCat-2.5に追い越された.
- LongCat-2.0は誰に向いているか？
- コーディングエージェント向けに安価でMITライセンスの大規模モデルを求め、ホスティング提供元が1社でも構わない開発者。
- チームや本番環境でLongCat-2.0を使うと費用はいくらか？
- 100万トークンあたり$0.30/$1.20、キャッシュ入力$0.006。1.6兆パラメータのモデルを自前でホストするには、複数ノードのGPUまたはNPUクラスタが必要です。
- LongCat-2.0は企業データを扱っても安全か？
- ウェイトはMITなので、自前でホストすればデータは社内に残ります。ホスト版の通信はOpenRouter経由でAtlasCloudに送られ、OpenRouterはこのモデルがEU域内ルーティングに対応していないとしています。
- LongCat-2.0の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はGLM-5.3, DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3 、 MiniMax-M3です。
回答確認日：2026年11月7日