# 美团发布 LongCat-2.0 模型，1.6T 参数 MoE 架构，48B 活跃参数，支持 1M 上下文，专为智能体编码设计

- 来源：Nathan Lambert
- 发布时间：2026-06-30 22:54
- AIWatch 分数：69
- AIWatch 标记：未精选
- AIWatch 链接：https://aiwatch.icu/events/evt_01kwcgv6az5vbv9271yedf7ft6
- 原文链接：https://x.com/natolambert/status/2071970640144556191

## 精选理由

高信息密度，值得细读

## AI 摘要

美团发布 LongCat-2.0 模型，采用 1.6T 参数 MoE 架构，活跃参数约 48B，支持 1M 上下文窗口。该模型专为智能体编码设计，内置 LongCat Sparse Attention (LSA) 机制以高效处理长上下文。目前已在 OpenRouter 上以 Owl Alpha 名称提供。对开发者而言，这意味着获得了一个面向 Agent 编程场景、具备超长上下文能力的大规模 MoE 模型。
核心观点：
1. LongCat-2.0 采用 MoE 架构，总参数 1.6T，活跃参数约 48B。
2. 模型支持 1M 上下文窗口，通过 LongCat Sparse Attention (LSA) 实现高效扩展。
3. 该模型在 OpenRouter 上以 Owl Alpha 名称提供。

## 正文

Meituan LongCat: Introducing LongCat-2.0 🐱
1.6T parameters · MoE with ~48B active · 1M context
The full model behind Owl Alpha on @OpenRouter — now available.

Built for agentic coding from the ground up:
◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — scales efficiently for 1M-context tokens
◆