美团和华为同一天开源大模型：LongCat-2.0 万亿参数 + openPangu-2.0——国产算力大爆发
6 月 30 日，美团和华为在同一天各自开源了新一代大模型。这不是巧合，是国产 AI 的一个重要里程碑。
美团 LongCat-2.0：首个在国产芯片上训练出的万亿参数模型
LongCat-2.0 的核心看点不是参数有多大的（1.6 万亿 MoE 架构），而是它在五万卡国产算力集群上完成了全流程训练——从零预训练到推理部署，整个过程没有依赖英伟达 GPU。
几个数据：
- SWE-bench Pro 得分 59.5，超越 GPT-5.5（58.6）
- Claude Code 月调用量全球第二，仅次于 Claude Opus 4.8
- 原生支持 100 万上下文
说明在编程这个最实用的场景上，LongCat-2.0 已经进入了第一梯队。
华为 openPangu-2.0-Flash：920 亿参数，昇腾原生
华为开源了 920 亿参数的 openPangu-2.0-Flash，这是盘古大模型首次以开源形式发布。模型在华为昇腾芯片上完成训练和推理。
开源的不仅是模型权重，还包括基础推理代码和训推算子。7 月份还会开源 Pro 版本。
为什么同一天
不是偶然。两家都在传递同一个信号：国产算力已经能支撑万亿级模型的训练。
之前有这样的质疑：中国能做 AI 应用，但核心的"大模型训练"还得靠英伟达。有了 LongCat-2.0，这个质疑不成立了。从芯片到框架到模型，国产 AI 基础设施已经形成了一个闭环。
不过需要注意的是：训练可以用国产芯片不等于国产芯片已经和英伟达一样好用。LongCat-2.0 的训练用了五万卡集群，数量本身就说明单卡的效率还有差距。但这个差距正在缩小——能够完整训练出万亿参数模型，本身就是一个证明。
对开发者的影响
- 国产模型的开源生态在加速完善。 DeepSeek、GLM-5.2、LongCat-2.0、openPangu——开源选择越来越多
- 国产算力的门槛在降低。 华为昇腾、寒武纪等国产芯片有了大模型验证案例，企业采用意愿会增强
- 编程 Agent 是当前最受关注的落地场景。 LongCat-2.0 特别适配了 Claude Code，说明 Agent 编程是国产模型的发力重点
总结
美团和华为同一天开源大模型，说明国产 AI 已经从"能用模型"阶段进入"能用国产芯片训练模型"阶段。对开发者来说，这意味着模型选择更多、算力成本可能更低。
你试过 LongCat-2.0 或 openPangu 吗？和 DeepSeek 比怎么样？
本文由 Zyentor（智元界）原创发布