LongCatとは──Meituanのオープンソースモデル群と1.6兆パラメータ「LongCat-2.0」

2026年7月9日

中国のフードデリバリー大手 Meituan（美団）が、オープンソースのAIモデル群 LongCat を次々に公開しています。目玉は1.6兆パラメータ級のエージェント特化モデル「LongCat-2.0」。Claude Code などのエージェント環境に深く対応し、しかも“国産チップだけ”で学習を完遂したことでも注目されています。

LongCat とは

LongCat は、Meituan が開発・公開しているオープンソースのLLM／マルチモーダルモデルのファミリーです。長文脈の推論、エージェント的なコーディング、ツール活用などを狙って作られています。公式の配布・体験の窓口は次のとおりです。

無料チャット: longcat.chat
モデル配布: Hugging Face（meituan-longcat）／ GitHub（meituan-longcat）

なお、本記事のきっかけになった longcatai.org は、これらのモデルを紹介する情報ポータルです（Meituanの公式ドメインは longcat.chat / meituan-longcat）。最新・正確な情報は公式の Hugging Face／GitHub／技術レポートで確認するのが安全です。

フラッグシップ：LongCat-2.0

LongCat-2.0 は、エージェント的コーディング（agentic coding）のために作られた次世代の大規模モデルです。公開情報によると、主な特徴は次のとおり。

1.6兆（1.6T）パラメータの MoE（Mixture-of-Experts）。トークンごとに約33B〜56B だけを動的に活性化し、計算効率を確保。
ネイティブで100万（1M）トークンのコンテキストに対応。リポジトリ規模の理解や長い作業に向く。
30兆トークン超で学習。約5万枚規模の“中国国産”チップクラスタで、事前学習から大規模推論までを完遂した初の規模とされる。
Claude Code / Openclaw / Hermes といったエージェントハーネスに深く適合。公開前は OpenRouter 上で “Owl Alpha” として匿名テストされていた。

モデル群（用途別に多彩）

LongCat は単一モデルではなく、目的別に複数が公開されています。

モデル	概要
LongCat-2.0	1.6T MoE・1Mコンテキスト。エージェント的コーディングの本命
LongCat-Flash-Chat	560B MoE（平均約27B活性化）。即応型でエージェント用途に強い。MITライセンス
LongCat-Flash-Thinking	深い推論モデル。8つの推論を並列起動する「Re-thinking」モードを無料体験可
LongCat-Flash-Prover	形式数学・定理証明（Lean4）。MiniF2F-Test で 97.1% を主張
LongCat-Next	画像・音声・テキストを1つのトークン空間に統合するマルチモーダル
LongCat-Video / Video-Avatar	13.6Bの動画生成（テキスト/画像→動画・長尺）、音声駆動アバター
LongCat-Flash-Lite	68.5B総・約3B活性化。推論効率に特化

使い方

まず試す：longcat.chat で無料チャット（深い思考機能で Re-thinking モードが有効）。
API：LongCat の API プラットフォームから model=LongCat-Flash-Chat のように指定して呼び出し。
自前で動かす：Hugging Face から重みを取得（Flash-Chat は MIT）。SGLang などの推論基盤に対応。
エージェントで使う：Claude Code などのハーネスから接続して、コーディングエージェントの“頭脳”として利用できる。

注目ポイントと注意点

「オープンで巨大・効率的」路線：巨大MoEながら活性化を絞り、推論コストと速度で戦う設計。エージェント用途に寄せているのが特徴。
ベンチマークは自己申告を含む：「ツール活用で Claude を上回る」等は LongCat 側の発表で、第三者検証とは別。数値は参考として捉える。
ライセンスはモデルごとに要確認：Flash-Chat は MIT だが、他モデルは配布条件が異なる場合がある。商用利用前に各ページで確認を。
関連の背景は MCP や Claude Codeスキル「9つの型」も参照。

主な情報源

パラメータ数・ベンチマーク・ライセンス等は各提供元の公開時点の情報・発表に基づきます（自己申告値を含む）。収集・要約はAI、公開判断は人。