Meituan LongCat-2.0 정식 공개…1.6조 매개변수 MoE·1M 컨텍스트 지원

LongCat 공식 API 변경 로그와 Hugging Face 모델 카드에 따르면 Meituan LongCat이 대규모 MoE 언어 모델 LongCat-2.0을 정식 공개했다. 모델 카드는 LongCat-2.0을 총 1.6조 매개변수, 토큰당 약 480억 활성 매개변수를 사용하는 대규모 Mixture-of-Experts 모델로 소개하고 있다.

이번 공개는 4월 제한적 프리뷰 이후 API 플랫폼에서 정식 출시와 과금 제공을 알린 업데이트다. LongCat 문서는 2026년 6월 30일 버전 변경 로그에서 LongCat-2.0 출시와 결제 기능 제공을 명시했다. 핵심 기능으로는 1M 장문 컨텍스트, 네이티브 도구 호출, 다단계 추론, 장문 에이전트 작업 지원을 들었다.

Hugging Face 모델 카드는 LongCat-2.0이 이전 LongCat 모델보다 커진 구조와 함께 LongCat Sparse Attention을 도입했다고 설명한다. 또 수천억 토큰 규모의 1M 컨텍스트 데이터 학습과 별도 후속 학습을 통해 코딩과 에이전트 작업 성능을 강화했다고 밝혔다.

인프라 측면도 눈에 띈다. 모델 카드에 따르면 사전학습과 대규모 배포는 AI ASIC 슈퍼팟 기반으로 이뤄졌으며, 사전학습에는 35조 토큰 이상과 수백만 가속기 시간이 투입됐다. Nvidia GPU 중심 생태계 밖에서도 초대형 모델 학습과 배포를 시도하는 흐름이 더 뚜렷해지는 대목이다.

개발자 환경과의 결합도 전면에 배치됐다. LongCat API 변경 로그는 LongCat-2.0이 Claude Code, Hermes, OpenClaw, OpenCode, Kilo Code 등 주요 개발 환경과 호환된다고 설명했다. 이는 모델 경쟁의 초점이 단순 대화 성능을 넘어 코딩 에이전트, 도구 호출, 장기 작업 자동화로 옮겨가고 있음을 보여준다.

다만 이번 공개를 곧바로 완전한 오픈 가중치 배포로 보기는 어렵다. Hugging Face 모델 카드에는 “model weights coming soon”이라고 안내돼 있으며, 현재 모델 카드 기준으로는 가중치 파일과 추론 제공자가 확인되지 않는다. 따라서 실제 활용 범위는 API 접근 조건, 과금 정책, 향후 가중치 공개 여부에 따라 달라질 수 있다.

LongCat-2.0은 중국 대형 인터넷 기업의 AI 모델 경쟁이 범용 챗봇을 넘어 개발자 도구와 에이전트 실행 환경으로 확장되고 있음을 보여주는 사례다. 초장문 컨텍스트, 희소 활성화 구조, 대체 가속기 기반 학습이 결합되면서 글로벌 모델 생태계의 경쟁 축도 더 다변화될 가능성이 있다.

출처: LongCat API Docs https://longcat.chat/platform/docs/ChangeLog.html · Hugging Face https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0